matlab中18张彩色图片基于范数的全变分图像融合算法代码

以下是基于范数的全变分图像融合算法的MATLAB代码：

% 读取18张彩色图片
img1 = imread('img1.jpg');
img2 = imread('img2.jpg');
...
img18 = imread('img18.jpg');

% 将彩色图片转换为灰度图像
gray1 = rgb2gray(img1);
gray2 = rgb2gray(img2);
...
gray18 = rgb2gray(img18);

% 将灰度图像转换为double类型
gray1 = im2double(gray1);
gray2 = im2double(gray2);
...
gray18 = im2double(gray18);

% 将18张灰度图像放入一个3D数组中
img(:,:,1) = gray1;
img(:,:,2) = gray2;
...
img(:,:,18) = gray18;

% 初始化全变分图像融合参数
lambda = 0.1; % 正则化参数
tol = 1e-3; % 迭代收敛容差
maxit = 1000; % 最大迭代次数

% 调用全变分图像融合函数
fused_img = tvfusion(img, lambda, tol, maxit);

% 显示融合后的图像
imshow(fused_img);

其中，`tvfusion`函数是基于范数的全变分图像融合函数，下面是其代码实现：

function fused_img = tvfusion(img, lambda, tol, maxit)
% 基于范数的全变分图像融合函数
% img：3D数组，包含待融合的多幅灰度图像
% lambda：正则化参数
% tol：迭代收敛容差
% maxit：最大迭代次数

% 获取图像大小
[m, n, p] = size(img);

% 初始化融合图像
fused_img = zeros(m, n);

% 初始化变分图像
u = zeros(m, n, p);

% 初始化梯度图像
px = zeros(m, n, p);
py = zeros(m, n, p);

% 计算每个灰度图像的梯度图像
for i = 1:p
    [px(:,:,i), py(:,:,i)] = imgradientxy(img(:,:,i));
end

% 初始化变分图像和梯度图像的平均值
u_bar = zeros(m, n);
px_bar = zeros(m, n);
py_bar = zeros(m, n);

% 迭代计算全变分图像融合
for k = 1:maxit
    % 计算变分图像的平均值
    for i = 1:p
        u_bar = u_bar + u(:,:,i);
    end
    u_bar = u_bar / p;
    
    % 计算梯度图像的平均值
    for i = 1:p
        px_bar = px_bar + px(:,:,i);
        py_bar = py_bar + py(:,:,i);
    end
    px_bar = px_bar / p;
    py_bar = py_bar / p;
    
    % 更新变分图像
    for i = 1:p
        u(:,:,i) = shrink(img(:,:,i) - div(px(:,:,i) - px_bar, py(:,:,i) - py_bar), lambda);
    end
    
    % 计算变分图像的平均值
    u_bar_new = zeros(m, n);
    for i = 1:p
        u_bar_new = u_bar_new + u(:,:,i);
    end
    u_bar_new = u_bar_new / p;
    
    % 判断迭代是否收敛
    if norm(u_bar_new - u_bar, 'fro') / norm(u_bar_new, 'fro') < tol
        break;
    else
        u_bar = u_bar_new;
    end
end

% 计算融合图像
for i = 1:p
    fused_img = fused_img + u(:,:,i);
end
fused_img = fused_img / p;
end

% 定义shrink函数
function y = shrink(x, lambda)
y = sign(x) .* max(abs(x) - lambda, 0);
end

% 定义div函数
function y = div(px, py)
[m, n] = size(px);
y = zeros(m, n);
y(1:end-1,:) = y(1:end-1,:) + px(1:end-1,:);
y(2:end,:) = y(2:end,:) - px(1:end-1,:);
y(:,1:end-1) = y(:,1:end-1) + py(:,1:end-1);
y(:,2:end) = y(:,2:end) - py(:,1:end-1);
end

这段代码实现了基于范数的全变分图像融合算法，首先将18张彩色图片转换为灰度图像，并将它们放入一个3D数组中；然后调用`tvfusion`函数进行全变分图像融合，最后将融合后的图像显示出来。`tvfusion`函数中使用了迭代方法来求解全变分问题，其中用到了shrink算子和div算子来实现梯度图像的计算和更新。