matlab中基于全变分的18张彩色图像融合算法

基于全变分的图像融合算法是一种常用的图像融合方法，可以用于彩色图像的融合。下面是使用Matlab实现的基于全变分的18张彩色图像融合算法的步骤：

1. 读取18张彩色图像并转换为Lab色彩空间；
2. 对每个通道进行全变分滤波，得到18张全变分滤波后的图像；
3. 计算所有全变分滤波后的图像的梯度方向和大小；
4. 求取每个像素的梯度方向和大小的加权平均值，得到18张加权平均梯度图像；
5. 对18张加权平均梯度图像进行全变分滤波，得到全变分滤波后的加权平均梯度图像；
6. 根据全变分滤波后的加权平均梯度图像计算每个像素的权值；
7. 对18张彩色图像分别进行加权，得到融合后的彩色图像。

参考代码如下：

% 读取18张彩色图像
img1 = imread('img1.jpg');
img2 = imread('img2.jpg');
% ... 读取其余16张图像

% 将彩色图像转换为Lab色彩空间
img1_lab = rgb2lab(img1);
img2_lab = rgb2lab(img2);
% ... 转换其余16张图像

% 对每个通道进行全变分滤波，得到18张全变分滤波后的图像
img1_ltv = ltv(img1_lab(:,:,1));
img1_atv = ltv(img1_lab(:,:,2:3));
% ... 对其余16张图像进行全变分滤波

% 计算所有全变分滤波后的图像的梯度方向和大小
[grad_dir1, grad_mag1] = imgradient(img1_ltv);
[grad_dir2, grad_mag2] = imgradient(img1_atv);
% ... 对其余16张图像进行计算

% 求取每个像素的梯度方向和大小的加权平均值，得到18张加权平均梯度图像
grad_mag_avg = (grad_mag1 + grad_mag2 + ... + grad_mag18) / 18;
grad_dir_avg = (grad_dir1 + grad_dir2 + ... + grad_dir18) / 18;

% 对18张加权平均梯度图像进行全变分滤波，得到全变分滤波后的加权平均梯度图像
grad_mag_avg_ltv = ltv(grad_mag_avg);
grad_dir_avg_ltv = ltv(grad_dir_avg);

% 根据全变分滤波后的加权平均梯度图像计算每个像素的权值
w = exp(-grad_mag_avg_ltv);

% 对18张彩色图像分别进行加权，得到融合后的彩色图像
img_fused_lab = (img1_lab .* repmat(w, [1 1 3]) + img2_lab .* repmat(1-w, [1 1 3])) ./ 2;
% ... 对其余16张图像进行加权

% 将融合后的彩色图像转换为RGB色彩空间
img_fused = lab2rgb(img_fused_lab);

注意，上述代码中的`ltv`函数是实现全变分滤波的函数，需要自己实现或者使用现成的函数库。此外，代码中的一些参数（如权值计算中的参数）可以根据具体应用进行调整。