matlab中18张彩色图片基于范数的全变分图像融合算法代码
时间: 2023-11-04 21:20:17 浏览: 30
下面是基于范数的全变分图像融合算法的MATLAB代码,可以用于融合18张彩色图片:
```matlab
% 读取18张彩色图片
for i = 1:18
img{i} = imread(sprintf('image%d.png', i));
end
% 图像大小
[m, n, ~] = size(img{1});
% 图像融合
result = zeros(m, n, 3);
for i = 1:18
% 将当前图像转换为双精度类型
cur_img = im2double(img{i});
% 计算当前图像的全变分
cur_tv = TV(cur_img, 0.02, 50);
% 对每个通道进行融合
for j = 1:3
% 计算当前通道的范数
cur_norm = norm(cur_tv(:,:,j));
% 将当前通道乘以范数后累加到结果图像中
result(:,:,j) = result(:,:,j) + cur_tv(:,:,j) * cur_norm;
end
end
% 将结果图像除以所有图像的范数之和
norm_sum = 0;
for i = 1:18
cur_img = im2double(img{i});
cur_tv = TV(cur_img, 0.02, 50);
for j = 1:3
cur_norm = norm(cur_tv(:,:,j));
norm_sum = norm_sum + cur_norm;
end
end
result = result / norm_sum;
% 显示结果图像
imshow(result);
```
其中,TV函数是计算全变分的函数,具体实现可以参考以下代码:
```matlab
function [u, iter] = TV(f, lambda, max_iter)
% 计算全变分
% f:输入图像
% lambda:全变分平滑项的系数
% max_iter:最大迭代次数
% 图像大小
[m, n, ~] = size(f);
% 初始解
u = zeros(m, n, 3);
p = zeros(m, n, 3);
bx = zeros(m, n, 3);
by = zeros(m, n, 3);
% 步长
tau = 0.25;
% 迭代
for iter = 1:max_iter
% 计算梯度
fx = [diff(u, 1, 2), u(:,1,:) - u(:,n,:)];
fy = [diff(u, 1, 1); u(1,:,:) - u(m,:,:)];
% 计算梯度的模
norm = sqrt(fx.^2 + fy.^2);
% 计算子梯度
norm(norm < 1) = 1;
sx = fx ./ norm;
sy = fy ./ norm;
% 计算对偶变量
div = [sx(:,n,:) - sx(:,1,:), -diff(sx, 1, 2)];
div = div + [sy(m,:,:) - sy(1,:,:); -diff(sy, 1, 1)];
p = p + tau * div;
% 计算梯度的散度
bx = max(min(bx + lambda * fx, 1), -1);
by = max(min(by + lambda * fy, 1), -1);
div = [bx(:,n,:) - bx(:,1,:), -diff(bx, 1, 2)];
div = div + [by(m,:,:) - by(1,:,:); -diff(by, 1, 1)];
% 更新解
u = u + tau * div - tau * p;
end
end
```
其中,使用了一些数值优化的技巧,如迭代步长的设置、梯度的模的处理、对偶变量的更新等。由于算法较为复杂,具体实现细节可以参考相关文献。