matlab中基于L1范数的全变分18张彩色图像融合方法的代码

以下是基于L1范数的全变分18张彩色图像融合方法的Matlab代码示例：

% 读入18张彩色图像
for i = 1:18
    img(:,:,i) = imread(['image' num2str(i) '.jpg']);
end

% 将图像转换为灰度图像
for i = 1:18
    gray_img(:,:,i) = rgb2gray(img(:,:,i));
end

% 将灰度图像放入三维矩阵中
[m, n, p] = size(gray_img);
X = reshape(gray_img, m*n, p);

% 全变分处理
lambda = 0.1;
max_iter = 100;
tol = 1e-5;
[X_tv, ~] = tvqc_logbarrier(X, lambda, max_iter, tol);

% 将处理后的矩阵转换为彩色图像
output_img = reshape(X_tv, m, n, p);
for i = 1:3
    output_img(:,:,i) = mat2gray(output_img(:,:,i));
end
output_img = im2uint8(output_img);

% 输出融合结果
imshow(output_img);

需要注意的是，上述代码中的 `tvqc_logbarrier` 函数是全变分处理的实现函数，需要提前定义或引入。此外，上述代码中的参数 `lambda`、`max_iter` 和 `tol` 可以根据具体情况进行调整。

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matlab中基于L1范数的全变分18张彩色图像融合方法的全部代码

以下是基于L1范数的全变分18张彩色图像融合方法的Matlab完整代码，包括图像读取、处理、输出等部分：

% 读入18张彩色图像
for i = 1:18
    img(:,:,i) = imread(['image' num2str(i) '.jpg']);
end

% 将图像转换为灰度图像
for i = 1:18
    gray_img(:,:,i) = rgb2gray(img(:,:,i));
end

% 将灰度图像放入三维矩阵中
[m, n, p] = size(gray_img);
X = reshape(gray_img, m*n, p);

% 全变分处理
lambda = 0.1;
max_iter = 100;
tol = 1e-5;
[X_tv, ~] = tvqc_logbarrier(X, lambda, max_iter, tol);

% 将处理后的矩阵转换为彩色图像
output_img = reshape(X_tv, m, n, p);
for i = 1:3
    output_img(:,:,i) = mat2gray(output_img(:,:,i));
end
output_img = im2uint8(output_img);

% 输出融合结果
imshow(output_img);

% tvqc_logbarrier 函数
function [X, obj] = tvqc_logbarrier(X0, lambda, max_iter, tol)
% X0: 初始矩阵
% lambda: 正则化参数
% max_iter: 最大迭代次数
% tol: 收敛精度

[m, n] = size(X0);
X = X0;
mu = 1e3;
gamma = 0.5;
obj = zeros(max_iter, 1);

for iter = 1:max_iter
    % 内点法迭代
    [X, ~] = tvqc_inner(X, lambda, mu, tol);
    
    % 更新 mu
    mu = gamma * mu;
    
    % 计算目标函数值
    obj(iter) = lambda*sum(sqrt(sum((X(:,2:n,:) - X(:,1:n-1,:)).^2, 3) + eps)) + lambda*sum(sqrt(sum((X(2:m,:,:) - X(1:m-1,:,:)).^2, 3) + eps)) + 0.5*sum(sum((X - X0).^2));
    
    % 判断收敛
    if iter > 1 && abs(obj(iter) - obj(iter-1)) < tol
        break;
    end
end
end

function [X, out] = tvqc_inner(X0, lambda, mu, tol)
% X0: 初始矩阵
% lambda: 正则化参数
% mu: 内点法参数
% tol: 收敛精度

[m, n, p] = size(X0);
X = X0;
t = 1;
out.obj = zeros(100, 1);
out.iter = 0;

while true
    % 梯度下降迭代
    grad = zeros(m, n, p);
    for i = 1:p
        grad(:,2:n,i) = grad(:,2:n,i) - X(:,1:n-1,i) + X(:,2:n,i);
        grad(:,1,i) = grad(:,1,i) + X(:,1,i);
        grad(:,n,i) = grad(:,n,i) - X(:,n,i);
        grad(2:m,:,i) = grad(2:m,:,i) - X(1:m-1,:,i) + X(2:m,:,i);
        grad(1,:,i) = grad(1,:,i) + X(1,:,i);
        grad(m,:,i) = grad(m,:,i) - X(m,:,i);
    end
    X_new = X - 1/mu * grad;
    
    % 软阈值处理
    X_new = max(0, abs(X_new) - lambda/mu) .* sign(X_new);
    
    % 更新 t
    t_new = 0.5 * (1 + sqrt(1 + 4*t^2));
    
    % 判断收敛
    if norm(X_new(:) - X(:)) < tol
        break;
    end
    
    % 更新参数
    X = X_new;
    t = t_new;
    out.iter = out.iter + 1;
    out.obj(out.iter) = sum(sum((X - X0).^2)) + lambda*sum(sqrt(sum((X(:,2:n,:) - X(:,1:n-1,:)).^2, 3) + eps)) + lambda*sum(sqrt(sum((X(2:m,:,:) - X(1:m-1,:,:)).^2, 3) + eps)));
end
end

需要注意的是，上述代码中的图像文件名假设为 `image1.jpg` 至 `image18.jpg`，具体根据实际文件名进行修改。另外，上述代码中的参数 `lambda`、`max_iter` 和 `tol` 可以根据具体情况进行调整。

matlab中基于L1范数的全变分彩色图像融合方法

基于L1范数的全变分（Total Variation, TV）彩色图像融合方法主要分为以下几个步骤：

1. 读取待融合的彩色图像，将其分别转换为灰度图像。

2. 对每个灰度图像进行全变分降噪处理，得到降噪后的图像。可以使用Matlab中的tvdenoise函数实现。

3. 对降噪后的灰度图像进行梯度计算，得到每个像素点的梯度信息。

4. 计算每个像素点在不同灰度图像中的梯度值之和，作为该像素点在融合后图像中的梯度值。

5. 利用融合后图像中的梯度信息，通过最小化L1范数的方式，得到融合后的彩色图像。

下面是一个简单的Matlab代码实现：

% 读取待融合的彩色图像
img1 = imread('image1.jpg');
img2 = imread('image2.jpg');
img3 = imread('image3.jpg');

% 将彩色图像转换为灰度图像
gray1 = rgb2gray(img1);
gray2 = rgb2gray(img2);
gray3 = rgb2gray(img3);

% 对每个灰度图像进行全变分降噪处理
denoise1 = tvdenoise(gray1);
denoise2 = tvdenoise(gray2);
denoise3 = tvdenoise(gray3);

% 计算每个像素点在不同灰度图像中的梯度值之和
grad_sum = sqrt((imgradient(denoise1).^2 + imgradient(denoise2).^2 + imgradient(denoise3).^2) / 3);

% 利用融合后图像中的梯度信息，通过最小化L1范数的方式，得到融合后的彩色图像
fused_img = l1fusion(img1, img2, img3, grad_sum);

% 显示融合后的彩色图像
imshow(fused_img);

% 定义L1范数彩色图像融合函数
function [fusedImg] = l1fusion(img1, img2, img3, grad_sum)
    % 将彩色图像转换为灰度图像
    gray1 = rgb2gray(img1);
    gray2 = rgb2gray(img2);
    gray3 = rgb2gray(img3);

    % 利用L1范数的方式得到融合后的灰度图像
    fused_gray = l1_minimization(gray1, gray2, gray3, grad_sum);

    % 将灰度图像转换为彩色图像
    fusedImg = cat(3, fused_gray, fused_gray, fused_gray);
end

% 定义L1范数最小化函数
function [fusedGray] = l1_minimization(gray1, gray2, gray3, grad_sum)
    lambda = 0.1; % 权重参数
    nIter = 1000; % 迭代次数

    % 将灰度图像转换为向量形式
    x1 = gray1(:);
    x2 = gray2(:);
    x3 = gray3(:);

    % 初始化融合后的灰度图像向量
    y = zeros(size(x1));

    % 进行L1范数最小化迭代
    for i = 1:nIter
        % 计算梯度
        grad_y = imgradient(y);
        grad_y = grad_y(:);

        % 更新灰度图像向量
        y = y - lambda * grad_sum(:) .* (y - x1 + y - x2 + y - x3 + grad_y);

        % 截断负值
        y(y < 0) = 0;
    end

    % 将融合后的灰度图像向量转换为灰度图像
    fusedGray = reshape(y, size(gray1));
end