请你依据你上面的理论修改上面的代码

针对上面的代码，如果你想在相位恢复部分进行一些改进，可以尝试以下几种方法：

1. **使用更复杂的相位恢复算法**：例如Liu-Sheffrin算法或者Hybrid Input Output Algorithm (HIO)，它们可能能更快地收敛到更准确的解。这需要添加一个新的函数来替换`phase_recovery`，并在主循环中调用它。

function recovered_fft = advanced_phase_recovery(input_fft, iterations)
    % ... 实现更复杂的相位恢复算法 ...
end

% 更新主函数调用
recovered_fft = advanced_phase_recovery(combined_fft, 20);

2. **加入噪声抑制**：可以考虑在重构图像前应用某种噪声去除方法，如非局部均值去噪(NLM)。首先，计算噪声估计，然后用去噪后的数据进行重构。

noisy_img = abs(current_image) + noise_estimation; % 假设noise_estimation是一个表示噪声的标准偏差或其他噪声模型
cleaned_image = nlm(cleaned_img, noisy_img);
current_fft = fft2(ifftshift(cleaned_image));

3. **增加迭代终止条件**：可以根据重构图像的PSNR或SSIM值监控进步，并在达到某个阈值或连续几次迭代未见明显提升时停止。

last_psnr = 0;
for i = 1:iterations
    % ... 相同的步骤 ...
    
    % 计算当前图像的PSNR
    psnr = compare_images(reconstructed_image, original_image, 'psnr');
    
    % 检查是否达到终止条件
    if abs(psnr - last_psnr) < threshold || psnr > target_psnr
        break;
    end
    
    last_psnr = psnr;
end

4. **并行计算**：如果你的环境支持，可以使用`parfor`或`gpuArray`加速部分计算密集的操作，如多次傅立叶变换。

if canUseParallel && parallel.gpu
    parfor k = 1:num_images
        % 使用GPU加速...
    end
end

记得在实际操作前进行测试，因为不同的改进可能会对性能和结果有所影响。