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范数的全变分彩色图像融合方法可以通过以下步骤实现：

1. 读入待融合的彩色图像，将其转换为灰度图像。

2. 对灰度图像进行全变分求解，得到梯度图像。

3. 将梯度图像分解为水平、垂直和对角线方向的梯度图像。

4. 对每个梯度图像分别进行L1范数求解，得到稀疏梯度图像。

5. 将稀疏梯度图像进行加权求和，得到融合后的稀疏梯度图像。

6. 对融合后的稀疏梯度图像进行反变换，得到融合后的彩色图像。

以下是基于L1范数的全变分彩色图像融合方法的MATLAB代码实现：

% 读入待融合的彩色图像
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);

% 对灰度图像进行全变分求解，得到梯度图像
lambda = 0.01;
alpha1 = TVD(gray1, lambda);
alpha2 = TVD(gray2, lambda);
alpha3 = TVD(gray3, lambda);

% 将梯度图像分解为水平、垂直和对角线方向的梯度图像
[dx1, dy1, dxy1] = gradient(alpha1);
[dx2, dy2, dxy2] = gradient(alpha2);
[dx3, dy3, dxy3] = gradient(alpha3);

% 对每个梯度图像分别进行L1范数求解，得到稀疏梯度图像
w = 0.5;
lambda1 = w * lambda;
lambda2 = (1 - w) * lambda;
sx1 = L1norm(dx1, lambda1);
sy1 = L1norm(dy1, lambda1);
sxy1 = L1norm(dxy1, lambda2);
sx2 = L1norm(dx2, lambda1);
sy2 = L1norm(dy2, lambda1);
sxy2 = L1norm(dxy2, lambda2);
sx3 = L1norm(dx3, lambda1);
sy3 = L1norm(dy3, lambda1);
sxy3 = L1norm(dxy3, lambda2);

% 将稀疏梯度图像进行加权求和，得到融合后的稀疏梯度图像
sxf = w * sx1 + (1 - w) * sx2;
syf = w * sy1 + (1 - w) * sy2;
sxyf = w * sxy1 + (1 - w) * sxy2;
sf = sqrt(sxf.^2 + syf.^2 + sxyf.^2);

% 对融合后的稀疏梯度图像进行反变换，得到融合后的彩色图像
beta = alpha3;
beta(sxf~=0 | syf~=0 | sxyf~=0) = sf(sxf~=0 | syf~=0 | sxyf~=0);
fusion = IMG(beta, img3);
imshow(fusion);

其中，TVD和L1norm分别是全变分求解和L1范数求解的函数，IMG是反变换的函数。需要注意的是，在实现过程中需要根据具体情况进行参数的调节。