图像重建迭代算法matlab

在MATLAB中，可以使用迭代算法来进行图像重建。其中一个常用的迭代算法是基于梯度下降的算法，也称为梯度投影算法（Gradient Projection Algorithm）。

以下是一个简单的图像重建迭代算法的示例代码：

% 读取原始图像
originalImage = imread('input_image.jpg');
imshow(originalImage);
title('Original Image');

% 将原始图像转换为灰度图像
grayImage = rgb2gray(originalImage);

% 初始化重建图像
reconstructedImage = double(grayImage);

% 设置迭代参数
maxIterations = 100; % 最大迭代次数
stepSize = 0.1; % 步长

% 开始迭代
for iteration = 1:maxIterations
    % 计算图像梯度
    gradient = conv2(reconstructedImage, [1 -1; 1 -1], 'same');
    
    % 更新重建图像
    reconstructedImage = reconstructedImage - stepSize * gradient;
    
    % 对重建图像进行投影，限制像素值在0-255之间
    reconstructedImage(reconstructedImage < 0) = 0;
    reconstructedImage(reconstructedImage > 255) = 255;
    
    % 显示当前迭代结果
    imshow(uint8(reconstructedImage));
    title(['Reconstructed Image - Iteration: ' num2str(iteration)]);
    drawnow;
end

% 显示最终重建结果
imshow(uint8(reconstructedImage));
title('Final Reconstructed Image');

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体需求进行调整和优化。此外，还有许多其他的图像重建算法可供选择，如基于压缩感知的重建算法等。