对图像进行缺失处理后再补全使用奇异值阈值截断算法matlab代码

以下是对图像进行缺失处理后再补全使用奇异值阈值截断算法的 MATLAB 代码：

% 读取图像
img = imread('input.jpg');

% 对图像进行缺失处理
mask = rand(size(img)) > 0.5; % 随机生成缺失掩模
img_masked = img .* uint8(mask); % 将掩模应用到原图像上

% 使用奇异值阈值截断算法进行图像补全
[U, S, V] = svd(double(img_masked), 'econ');
S_thresh = S;
S_thresh(S_thresh < 0.1 * max(S(:))) = 0; % 设置阈值
img_reconstructed = uint8(U * S_thresh * V');

% 显示结果
figure;
subplot(1, 2, 1); imshow(img_masked); title('缺失图像');
subplot(1, 2, 2); imshow(img_reconstructed); title('补全后图像');

此代码首先读取输入图像，然后生成一个随机的缺失掩模，并将其应用到原图像上，得到缺失的图像。接着，使用 `svd` 函数对缺失的图像进行奇异值分解，得到矩阵 `U`、`S` 和 `V`。然后，将 `S` 矩阵中小于阈值的奇异值设置为0，并将其用于重构图像。最后，将重构后的图像显示出来。

需要注意的是，此代码仅适用于灰度图像。对于彩色图像，需要对每个颜色通道单独进行处理。

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对图像先缺失再进行补全使用奇异值阈值截断算法matlab代码

以下是使用奇异值阈值截断算法进行图像缺失补全的 MATLAB 代码：

% 读入图像
img = imread('missing_image.png');

% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 生成随机缺失
mask = rand(size(gray_img)) > 0.5;
masked_img = gray_img;
masked_img(mask) = 0;

% 奇异值阈值截断算法
[U, S, V] = svd(masked_img);
lambda = 0.1 * max(diag(S));
S_thresh = S;
S_thresh(S_thresh < lambda) = 0;
reconstructed_img = U * S_thresh * V';

% 显示原始图像、缺失图像和补全后的图像
figure;
subplot(1,3,1); imshow(gray_img); title('Original Image');
subplot(1,3,2); imshow(masked_img); title('Missing Image');
subplot(1,3,3); imshow(reconstructed_img); title('Reconstructed Image');

代码中，首先读入图像并将其转换为灰度图像，然后生成随机缺失。接着使用奇异值分解（SVD）将缺失图像分解为三个矩阵 U、S 和 V，其中 S 为奇异值矩阵。在奇异值阈值截断算法中，将 S 中小于阈值的奇异值设为 0，然后将三个矩阵相乘得到补全后的图像。最后使用 subplot 函数将原始图像、缺失图像和补全后的图像显示在同一张图中。