matlab中基于全变分的18张彩色图片融合方法代码中计算新的U时,提示参数必须为二维参数,或者至少一个参数必须为标量。使用 RDIVIDE (./)执行按元素右除,或使用 PAGEMRDIVIDE 将矩阵右除应用于 N 维数组的页。怎么修改代码
时间: 2024-02-17 14:04:46 浏览: 15
该错误通常是由于矩阵维度不匹配所导致的。在计算新的U时,您需要检查您的代码,确保所有的矩阵都具有相同的维度,并且您正在执行正确的操作。
如果您已经检查了您的代码,并且矩阵维度是正确的,那么您可以尝试使用 `bsxfun` 函数来执行按元素除法操作。例如,如果您的代码中有以下语句:
```matlab
U = F ./ sqrt(Gx.^2 + Gy.^2 + eps);
```
您可以将其修改为:
```matlab
U = bsxfun(@rdivide, F, sqrt(Gx.^2 + Gy.^2 + eps));
```
`bsxfun` 函数将自动扩展矩阵以匹配操作所需的维度,并执行按元素除法操作。
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matlab中基于全变分的18张彩色图片融合方法代码中计算新的U时,提示参数必须为二维参数,或者至少一个参数必须为标量。怎么修改代码
这个错误通常是由于矩阵维度不匹配所导致的。在计算新的U时,您需要检查您的代码,确保所有的矩阵都具有相同的维度,并且您正在执行正确的操作。
如果您已经检查了您的代码,并且矩阵维度是正确的,那么您可以尝试使用 `./` 符号来执行按元素的除法操作。例如,如果您的代码中有以下语句:
```matlab
U = F / sqrt(Gx.^2 + Gy.^2 + eps);
```
您可以将其修改为:
```matlab
U = F ./ sqrt(Gx.^2 + Gy.^2 + eps);
```
`./` 符号将执行按元素的除法操作,这将避免您遇到参数必须为二维参数的错误。
matlab中基于全变分的18张彩色图片融合方法代码
以下是一个基于全变分的18张彩色图片融合方法的 Matlab 代码示例:
```matlab
clear all;
close all;
clc;
% 读取图片
img1 = imread('image1.jpg');
img2 = imread('image2.jpg');
img3 = imread('image3.jpg');
img4 = imread('image4.jpg');
img5 = imread('image5.jpg');
img6 = imread('image6.jpg');
img7 = imread('image7.jpg');
img8 = imread('image8.jpg');
img9 = imread('image9.jpg');
img10 = imread('image10.jpg');
img11 = imread('image11.jpg');
img12 = imread('image12.jpg');
img13 = imread('image13.jpg');
img14 = imread('image14.jpg');
img15 = imread('image15.jpg');
img16 = imread('image16.jpg');
img17 = imread('image17.jpg');
img18 = imread('image18.jpg');
% 将图片转换为 double 类型
img1 = im2double(img1);
img2 = im2double(img2);
img3 = im2double(img3);
img4 = im2double(img4);
img5 = im2double(img5);
img6 = im2double(img6);
img7 = im2double(img7);
img8 = im2double(img8);
img9 = im2double(img9);
img10 = im2double(img10);
img11 = im2double(img11);
img12 = im2double(img12);
img13 = im2double(img13);
img14 = im2double(img14);
img15 = im2double(img15);
img16 = im2double(img16);
img17 = im2double(img17);
img18 = im2double(img18);
% 设置参数
alpha = 0.2; % 平滑项的权重
beta = 0.8; % 数据项的权重
N = 1000; % 迭代次数
tol = 1e-4; % 迭代停止的误差
% 计算梯度
g1 = imgradient(img1);
g2 = imgradient(img2);
g3 = imgradient(img3);
g4 = imgradient(img4);
g5 = imgradient(img5);
g6 = imgradient(img6);
g7 = imgradient(img7);
g8 = imgradient(img8);
g9 = imgradient(img9);
g10 = imgradient(img10);
g11 = imgradient(img11);
g12 = imgradient(img12);
g13 = imgradient(img13);
g14 = imgradient(img14);
g15 = imgradient(img15);
g16 = imgradient(img16);
g17 = imgradient(img17);
g18 = imgradient(img18);
% 初始化 U 和 V
U = zeros(size(img1, 1), size(img1, 2), 18);
V = zeros(size(img1, 1), size(img1, 2), 18);
for i = 1:18
U(:, :, i) = img1;
V(:, :, i) = g1;
end
% 迭代更新 U 和 V
for i = 1:N
U_old = U;
V_old = V;
for j = 1:18
% 计算梯度
G = imgradient(U(:, :, j));
% 计算梯度的变化量
dGx = G - V(:, :, j);
dGy = G - imrotate(V(:, :, j), 90);
% 计算新的 U 和 V
U(:, :, j) = (img1 + img2 + img3 + img4 + img5 + img6 + img7 + img8 + img9 + img10 + img11 + img12 + img13 + img14 + img15 + img16 + img17 + img18 + alpha*div(dGx, dGy)) / (18 + alpha*lap(G));
V(:, :, j) = V(:, :, j) + beta*(G - U(:, :, j));
end
% 判断迭代是否收敛
if max(max(max(abs(U - U_old)))) < tol && max(max(max(abs(V - V_old)))) < tol
break;
end
end
% 计算融合图像
fused_img = sum(U, 3) / 18;
% 显示融合结果
imshow(fused_img);
```
请注意,由于这是一个基于全变分的图片融合方法,因此需要调用一些相关的函数。在上面的代码中,我使用了 `imgradient`、`imrotate`、`div` 和 `lap` 函数。这些函数可以通过以下代码添加到 Matlab 的工作路径中:
```matlab
addpath('toolbox_graph');
addpath('toolbox_general');
```
将这些文件夹添加到 Matlab 的工作路径中后,您应该就可以运行上面的代码了。当然,您需要将代码中的 `image1.jpg` 到 `image18.jpg` 替换为您自己的图片文件名。