matlab中18张jpg彩色图片的全变分自适应融合成一张图片的算法代码

时间: 2024-01-05 19:03:28 浏览: 24
全变分自适应融合算法是一种常用的图像融合方法,通常用于将多张图像融合成一张图像。下面是基于MATLAB实现的全变分自适应融合算法代码: ```matlab % 读入18张彩色图片 img1 = imread('img1.jpg'); img2 = imread('img2.jpg'); img3 = imread('img3.jpg'); img4 = imread('img4.jpg'); img5 = imread('img5.jpg'); img6 = imread('img6.jpg'); img7 = imread('img7.jpg'); img8 = imread('img8.jpg'); img9 = imread('img9.jpg'); img10 = imread('img10.jpg'); img11 = imread('img11.jpg'); img12 = imread('img12.jpg'); img13 = imread('img13.jpg'); img14 = imread('img14.jpg'); img15 = imread('img15.jpg'); img16 = imread('img16.jpg'); img17 = imread('img17.jpg'); img18 = imread('img18.jpg'); % 将图片转换成灰度图 img1_gray = rgb2gray(img1); img2_gray = rgb2gray(img2); img3_gray = rgb2gray(img3); img4_gray = rgb2gray(img4); img5_gray = rgb2gray(img5); img6_gray = rgb2gray(img6); img7_gray = rgb2gray(img7); img8_gray = rgb2gray(img8); img9_gray = rgb2gray(img9); img10_gray = rgb2gray(img10); img11_gray = rgb2gray(img11); img12_gray = rgb2gray(img12); img13_gray = rgb2gray(img13); img14_gray = rgb2gray(img14); img15_gray = rgb2gray(img15); img16_gray = rgb2gray(img16); img17_gray = rgb2gray(img17); img18_gray = rgb2gray(img18); % 将灰度图转换成double类型的图像 img1_double = im2double(img1_gray); img2_double = im2double(img2_gray); img3_double = im2double(img3_gray); img4_double = im2double(img4_gray); img5_double = im2double(img5_gray); img6_double = im2double(img6_gray); img7_double = im2double(img7_gray); img8_double = im2double(img8_gray); img9_double = im2double(img9_gray); img10_double = im2double(img10_gray); img11_double = im2double(img11_gray); img12_double = im2double(img12_gray); img13_double = im2double(img13_gray); img14_double = im2double(img14_gray); img15_double = im2double(img15_gray); img16_double = im2double(img16_gray); img17_double = im2double(img17_gray); img18_double = im2double(img18_gray); % 初始化融合图像 fusion_img = zeros(size(img1_double)); % 定义变分自适应融合的参数 lambda = 0.1; % 正则化参数 alpha = 1.0; % 全局权重参数 eps = 1e-8; % 正则化参数,防止除以0 % 计算每张图像的权重 w1 = get_weight(img1_double, alpha, lambda, eps); w2 = get_weight(img2_double, alpha, lambda, eps); w3 = get_weight(img3_double, alpha, lambda, eps); w4 = get_weight(img4_double, alpha, lambda, eps); w5 = get_weight(img5_double, alpha, lambda, eps); w6 = get_weight(img6_double, alpha, lambda, eps); w7 = get_weight(img7_double, alpha, lambda, eps); w8 = get_weight(img8_double, alpha, lambda, eps); w9 = get_weight(img9_double, alpha, lambda, eps); w10 = get_weight(img10_double, alpha, lambda, eps); w11 = get_weight(img11_double, alpha, lambda, eps); w12 = get_weight(img12_double, alpha, lambda, eps); w13 = get_weight(img13_double, alpha, lambda, eps); w14 = get_weight(img14_double, alpha, lambda, eps); w15 = get_weight(img15_double, alpha, lambda, eps); w16 = get_weight(img16_double, alpha, lambda, eps); w17 = get_weight(img17_double, alpha, lambda, eps); w18 = get_weight(img18_double, alpha, lambda, eps); % 加权求和 fusion_img = fusion_img + w1 .* img1_double; fusion_img = fusion_img + w2 .* img2_double; fusion_img = fusion_img + w3 .* img3_double; fusion_img = fusion_img + w4 .* img4_double; fusion_img = fusion_img + w5 .* img5_double; fusion_img = fusion_img + w6 .* img6_double; fusion_img = fusion_img + w7 .* img7_double; fusion_img = fusion_img + w8 .* img8_double; fusion_img = fusion_img + w9 .* img9_double; fusion_img = fusion_img + w10 .* img10_double; fusion_img = fusion_img + w11 .* img11_double; fusion_img = fusion_img + w12 .* img12_double; fusion_img = fusion_img + w13 .* img13_double; fusion_img = fusion_img + w14 .* img14_double; fusion_img = fusion_img + w15 .* img15_double; fusion_img = fusion_img + w16 .* img16_double; fusion_img = fusion_img + w17 .* img17_double; fusion_img = fusion_img + w18 .* img18_double; % 显示融合后的图像 imshow(fusion_img); % 定义获取权重的函数 function [w] = get_weight(img, alpha, lambda, eps) % 计算梯度 [gx, gy] = gradient(img); % 计算梯度的模 g_mod = sqrt(gx.^2 + gy.^2); % 计算全局权重 w = alpha ./ (g_mod + eps); % 计算局部权重 w = w ./ sum(w(:)); % 计算全变分正则化项 [gx, gy] = gradient(w); g_mod = sqrt(gx.^2 + gy.^2); w = w ./ (g_mod + lambda); end ``` 以上代码实现了18张jpg彩色图片的全变分自适应融合成一张图片的算法,其中主要的实现是在get_weight函数中,该函数计算了每张图像的权重,并根据全变分正则化对权重进行调整。最后,通过加权求和将所有图像融合成一张图像,并显示出来。请注意,在实际应用中,您需要根据您的具体情况进行调整和修改。

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