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
时间: 2023-08-03 19:05:47 浏览: 55
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:
```matlab
% 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。