matlab中基于L1范数的全变分图像融合算法的代码

以下是基于L1范数的全变分图像融合算法的Matlab代码：

function fusion_image = TV_L1_fusion(image1, image2, weight)
% 基于L1范数的全变分图像融合算法
% image1: 待融合的图像1
% image2: 待融合的图像2
% weight: 权值，取值范围为[0,1]

% 将图像转换为双精度浮点型
image1 = im2double(image1);
image2 = im2double(image2);

% 对图像进行小波分解，分解到第3层
[LL1, HL1, LH1, HH1] = dwt2(image1, 'haar');
[LL2, HL2, LH2, HH2] = dwt2(image2, 'haar');
[LL3, HL3, LH3, HH3] = dwt2(LL1, 'haar');
[LL4, HL4, LH4, HH4] = dwt2(LL2, 'haar');

% 对基本成分进行加权平均
wLL1 = weight*LL3 + (1-weight)*LL4;

% 对细节成分进行全变分正则化处理
lambda = 0.05; % 正则化参数
max_iter = 1000; % 最大迭代次数
tol = 1e-6; % 收敛精度
HL = TV_L1(HL1, HL2, lambda, max_iter, tol);
LH = TV_L1(LH1, LH2, lambda, max_iter, tol);
HH = TV_L1(HH1, HH2, lambda, max_iter, tol);

% 将基本成分和正则化后的细节成分合成
fusion_image = idwt2(wLL1, HL, LH, HH, 'haar'); 
end

function output = TV_L1(image1, image2, lambda, max_iter, tol)
% 全变分正则化
% image1: 待处理的图像1
% image2: 待处理的图像2
% lambda: 正则化参数
% max_iter: 最大迭代次数
% tol: 收敛精度

% 梯度算子
hx = [-1,1];
hy = [-1;1];

% 将图像转换为双精度浮点型
image1 = im2double(image1);
image2 = im2double(image2);

% 初始化
u = image1;
px = zeros(size(image1));
py = zeros(size(image1));
error = Inf;

% 迭代求解
for i = 1:max_iter
    % 更新u
    u_old = u;
    ux = conv2(u, hx, 'same');
    uy = conv2(u, hy, 'same');
    vx = px + ux;
    vy = py + uy;
    normv = max(1, sqrt(vx.^2+vy.^2));
    u = (image1+image2+lambda*(div(px-vx, py-vy)))/(2+lambda*normv.^2);
    
    % 更新p
    px = soft_threshold(px+ux-vx, lambda);
    py = soft_threshold(py+uy-vy, lambda);
    
    % 判断是否收敛
    error = norm(u-u_old)/norm(u_old);
    if error < tol
        break;
    end
end

% 输出结果
output = u;
end

function output = div(dx, dy)
% 梯度的散度
% dx: x方向梯度
% dy: y方向梯度

% 梯度算子
hx = [-1,1];
hy = [-1;1];

% 计算散度
dxx = conv2(dx, hx, 'same');
dyy = conv2(dy, hy, 'same');
output = dxx + dyy;
end

function output = soft_threshold(x, lambda)
% 软阈值函数
% x: 待处理的向量
% lambda: 阈值

output = sign(x).*max(abs(x)-lambda, 0);
end

其中，TV_L1函数表示全变分正则化函数，div函数表示梯度的散度，soft_threshold函数表示软阈值函数。可以通过调用TV_L1_fusion函数来进行图像融合。