对彩色图像先缺失再进行补全使用增广拉格朗日算法matlab代码
时间: 2023-08-03 16:03:03 浏览: 47
以下是对彩色图像进行缺失并进行拉格朗日算法补全的MATLAB代码:
```matlab
% 读取彩色图像
img = imread('color_image.jpg');
% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% 生成一个随机的缺失图像mask,其中50%的像素值为0,另外50%的像素值为1
mask = rand(size(gray_img)) < 0.5;
% 对原始图像进行缺失
missing_img = gray_img;
missing_img(mask) = 0;
% 拉格朗日插值补全
[x, y] = meshgrid(1:size(missing_img,2), 1:size(missing_img,1));
xq = x(mask);
yq = y(mask);
vq = missing_img(mask);
v = griddata(xq, yq, vq, x, y, 'v4');
% 显示原始图像、缺失图像和补全图像
figure;
subplot(1,3,1), imshow(gray_img), title('原始图像');
subplot(1,3,2), imshow(missing_img), title('缺失图像');
subplot(1,3,3), imshow(v), title('补全图像');
```
其中,`rgb2gray`函数用于将彩色图像转换为灰度图像,`rand`函数用于生成一个随机的缺失图像mask,`griddata`函数用于进行拉格朗日插值补全。
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对彩色图像先缺失再进行补全使用增广拉格朗日算法matlab代码并直接给出补全后的彩色图像
以下是对彩色图像进行缺失和补全的增广拉格朗日算法的 Matlab 代码示例,同时也包括了补全后的彩色图像:
```matlab
% 读入彩色图像
img = imread('color_image.jpg');
% 将图像转换为 double 类型
img = im2double(img);
% 缺失率为 50%
missing_rate = 0.5;
% 随机生成缺失的像素位置
missing_pixels = rand(size(img)) < missing_rate;
% 将缺失的像素设置为 NaN
img(missing_pixels) = NaN;
% 初始化拉格朗日乘子
lambda = zeros(size(img));
% 初始化增广拉格朗日算法的参数
rho = 1;
max_iter = 100;
% 迭代更新拉格朗日乘子和图像
for i = 1:max_iter
% 计算梯度
grad = gradient(img);
grad(isnan(grad)) = 0;
% 更新拉格朗日乘子
lambda = lambda + rho * grad;
% 更新图像
for j = 1:size(img, 3)
img(:, :, j) = solve_L1(lambda(:, :, j), rho, img(:, :, j), missing_pixels(:, :, j));
end
% 显示当前迭代结果
imshow(img);
title(['Iteration ', num2str(i)]);
pause(0.1);
end
% 显示补全后的彩色图像
figure;
imshow(img);
title('Completed Image');
% 解决 L1 范数最小化问题的函数
function output = solve_L1(lambda, rho, input, missing_pixels)
% 设置 L1 范数最小化问题的参数
lambda_min = 0;
lambda_max = 1e6;
tol = 1e-4;
max_iter = 100;
% 初始化输出
output = input;
% 迭代解决 L1 范数最小化问题
for i = 1:max_iter
% 计算梯度
grad = gradient(output);
grad(isnan(grad)) = 0;
% 更新输入
input = output - grad / rho;
% 解决 L1 范数最小化问题
output = soft_threshold(lambda / rho + input, 1 / rho);
% 将缺失的像素设置为原始像素值
output(missing_pixels) = input(missing_pixels);
% 判断迭代是否收敛
if norm(output - input, 'fro') / norm(input, 'fro') < tol
break;
end
end
end
% L1 范数软阈值函数
function output = soft_threshold(input, lambda)
output = sign(input) .* max(abs(input) - lambda, 0);
end
```
在这个代码中,我们对彩色图像进行了缺失和补全,同时使用了增广拉格朗日算法来解决 L1 范数最小化问题。迭代更新拉格朗日乘子和图像,直到收敛或达到最大迭代次数。最终的补全后的彩色图像将在迭代完成后显示出来。
对彩色图像遮挡后再进行补全使用增广拉格朗日算法matlab代码
以下是对彩色图像遮挡后再进行补全使用增广拉格朗日算法的 MATLAB 代码:
```matlab
% 读取彩色图像
img = imread('image.jpg');
% 将图像转换为双精度浮点数
img = im2double(img);
% 遮挡图像的大小
mask_size = 50;
% 随机生成遮挡位置和遮挡区域
mask_pos = randi([1, size(img, 1)-mask_size], 1, 2);
mask_area = img(mask_pos(1):mask_pos(1)+mask_size-1, mask_pos(2):mask_pos(2)+mask_size-1, :);
% 在原图像中遮挡
img(mask_pos(1):mask_pos(1)+mask_size-1, mask_pos(2):mask_pos(2)+mask_size-1, :) = NaN;
% 定义增广拉格朗日算法的参数
lambda = 0.1;
epsilon = 1e-6;
max_iter = 1000;
% 初始化拉格朗日乘子和补全图像
multipliers = zeros(size(img));
completed_img = img;
% 迭代计算
for i = 1:max_iter
% 计算梯度
grad = 2*(completed_img - img) + lambda*multipliers;
% 更新补全图像
completed_img = completed_img - grad/8;
% 限制像素值在 0 到 1 之间
completed_img = max(completed_img, 0);
completed_img = min(completed_img, 1);
% 计算拉格朗日乘子
residuals = img - completed_img;
multipliers = multipliers + lambda*residuals;
% 判断收敛
if norm(residuals(:)) < epsilon
break;
end
end
% 显示原图像、遮挡图像和补全图像
figure;
subplot(1, 3, 1);
imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1, 3, 2);
imshow(mask_area);
title('Masked Area');
subplot(1, 3, 3);
imshow(completed_img);
title('Completed Image');
```
在此代码中,我们首先读取彩色图像并将其转换为双精度浮点数。然后,我们随机生成遮挡位置和遮挡区域,并在原图像中遮挡。接下来,我们定义增广拉格朗日算法的参数,包括拉格朗日乘子、迭代次数和收敛阈值。然后,我们使用一个循环来迭代计算,其中我们计算梯度、更新补全图像、计算拉格朗日乘子,并判断是否收敛。最后,我们显示原图像、遮挡图像和补全图像。