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

下面是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：

% 读入18张图片
for i=1:18
    img{i} = imread(['image' num2str(i) '.jpg']);
end

% 定义融合参数
lambda = 2;     % 惩罚因子
max_iter = 100; % 最大迭代次数
tol = 1e-4;     % 精度

% 将图片转换为灰度图像
for i=1:18
    img_gray{i} = rgb2gray(img{i});
end

% 计算每个图像的梯度
for i=1:18
    [gx{i}, gy{i}] = imgradientxy(img_gray{i}, 'prewitt');
end

% 初始化融合图像
f = zeros(size(img{1}));

% 迭代计算融合图像
for i=1:18
    [f, ~] = TV_ADMM(f, img_gray{i}, lambda, max_iter, tol);
end

% 显示融合结果
imshow(f)

其中，`TV_ADMM`是全变分自适应融合算法的实现函数，需要自己定义。

相关问题

matlab中18张jpg彩色图片的全变分自适应融合算法代码

下面是matlab中18张jpg彩色图片的全变分自适应融合算法代码：

% 读入18张图片
for i=1:18
    img{i} = imread(['image' num2str(i) '.jpg']);
end

% 定义融合参数
lambda = 2;     % 惩罚因子
max_iter = 100; % 最大迭代次数
tol = 1e-4;     % 精度

% 将图片转换为灰度图像
for i=1:18
    img_gray{i} = rgb2gray(img{i});
end

% 计算每个图像的梯度
for i=1:18
    [gx{i}, gy{i}] = imgradientxy(img_gray{i}, 'prewitt');
end

% 初始化融合图像
f = zeros(size(img{1}));

% 迭代计算融合图像
for i=1:18
    [f, ~] = TV_ADMM(f, img_gray{i}, lambda, max_iter, tol);
end

% 显示融合结果
imshow(f)

其中，`TV_ADMM`是全变分自适应融合算法的实现函数，需要自己定义。

matlab中18张jpg彩色图像基于全变分的自适应融合算法的代码

以下是一种基于全变分的自适应融合算法的MATLAB代码：

% 18张JPG彩色图像自适应融合算法（基于全变分）
% 读入所有18张图像
for i=1:18
    image_name = sprintf('image%d.jpg', i);
    image_data{i} = imread(image_name);
end

% 图像预处理
for i=1:18
    image_data{i} = imresize(image_data{i}, 0.5); % 缩小图像尺寸
    image_data{i} = rgb2gray(image_data{i}); % 转换为灰度图像
    image_data{i} = imadjust(image_data{i}); % 调整图像对比度
end

% 计算每张图像的权重
for i=1:18
    weight{i} = zeros(size(image_data{i}));
    for j=1:18
        if i ~= j
            weight{i} = weight{i} + abs(image_data{i} - image_data{j});
        end
    end
end

% 计算每个像素的权重总和
weight_sum = zeros(size(weight{1}));
for i=1:18
    weight_sum = weight_sum + weight{i};
end

% 计算每张图像的权重比例
for i=1:18
    weight_ratio{i} = weight{i} ./ weight_sum;
end

% 计算最终融合图像
lambda = 0.01; % 正则化参数
merged_image = zeros(size(image_data{1}));
for i=1:18
    I = double(image_data{i});
    W = weight_ratio{i};
    [M, N] = size(I);
    L = get_Laplacian(I);
    f = reshape(I, [], 1);
    A = spdiags(W(:), 0, M * N, M * N);
    D = spdiags([-ones(M * N, 1), ones(M * N, 1)], [0, M], M * N, M * N);
    L = lambda * (D' * A * D) + (L' * A * L);
    u = L \ (L * f);
    merged_image = merged_image + reshape(u, M, N);
end
merged_image = uint8(merged_image ./ 18);

% 显示最终融合图像
imshow(merged_image);

其中`get_Laplacian`函数用于计算图像的拉普拉斯矩阵，代码如下：

function L = get_Laplacian(I)
% 计算图像的拉普拉斯矩阵
[M, N] = size(I);
Dx = spdiags([-ones(M, 1), ones(M, 1)], [0, 1], M, M);
Dy = spdiags([-ones(N, 1), ones(N, 1)], [0, 1], N, N);
Dx(M, M) = 0;
Dy(N, N) = 0;
L = kron(speye(N), Dx) + kron(Dy, speye(M));
end

需要注意的是，全变分算法的计算量较大，可能需要较长时间才能得到结果。