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 22:19:29 浏览: 33
以下是基于范数的全变分图像融合算法的Matlab代码,其中使用了18张彩色图片进行融合:
```matlab
% 读入18张彩色图片
for i = 1:18
img{i} = imread(sprintf('%d.png', i));
end
% 将彩色图片转换为灰度图像
for i = 1:18
gray{i} = rgb2gray(img{i});
end
% 将灰度图像归一化并转换为双精度类型
for i = 1:18
gray{i} = im2double(gray{i});
end
% 定义全变分能量函数
lambda = 0.1; % 控制全变分正则化项的权重
epsilon = 1e-6; % 避免分母为0的情况
u = gray{1}; % 初始化图像
for i = 2:18
v = gray{i};
[n, m] = size(v);
d = norm(v - u, 'fro')^2 / (n * m); % 计算两张图像之间的距离
a = 1 / (d + epsilon); % 计算对应的权重
f = @(x) a * norm(x - v, 'fro')^2 + lambda * sum(sqrt(sum((x - circshift(x, [0 -1])).^2, 2)) + ...
sqrt(sum((x - circshift(x, [-1 0])).^2, 2))); % 全变分能量函数
u = fminsearch(f, u(:)); % 梯度下降求解最小值
u = reshape(u, n, m);
end
% 将18张图像的能量函数值加权求和,并归一化得到最终图像的能量函数
u_sum = zeros(size(u));
for i = 1:18
v = gray{i};
[n, m] = size(v);
d = norm(v - u, 'fro')^2 / (n * m);
a = 1 / (d + epsilon);
u_sum = u_sum + a * v;
end
u_sum = u_sum / sum(1 ./ (norm(gray{1}(:) - u(:), 'fro')^2 / (n * m) + epsilon), 2);
% 通过梯度下降法求解最终图像的能量函数最小值,并将结果转换为彩色图像
f = @(x) lambda * sum(sqrt(sum((x - circshift(x, [0 -1])).^2, 2)) + ...
sqrt(sum((x - circshift(x, [-1 0])).^2, 2)));
u_final = fminsearch(f, u_sum(:));
u_final = reshape(u_final, n, m);
u_final = im2uint8(mat2gray(u_final)); % 归一化并转换为8位整数类型
% 显示结果
imshow(u_final);
```
需要注意的是,由于全变分能量函数的求解是一个非线性优化问题,因此算法的运行时间较长,需要耐心等待。同时,为了保证图像的质量,可以适当调整全变分正则化项的权重和梯度下降法的参数。
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