请用matlab语言先完成一副图像的正则项重建
时间: 2023-06-13 10:08:43 浏览: 85
图像重建matlab仿真,包括标准正则化,空域迭代正则化方法, 基于噪声的自适应正则化方法+代码仿真操作视频
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好的,以下是用MATLAB实现的图像正则项重建的示例代码:
```matlab
% 读取图像
img = imread('lena.png');
img = im2double(img);
% 添加高斯噪声
sigma = 0.1;
img_noisy = imnoise(img, 'gaussian', 0, sigma^2);
% 定义正则项的权重参数
lambda = 0.01;
% 定义迭代次数
iterations = 100;
% 定义步长
step_size = 0.1;
% 定义梯度下降函数
grad = @(x) lambda*del2(x) + (x - img_noisy)/sigma^2;
x = img_noisy;
for i = 1:iterations
x = x - step_size*grad(x);
end
% 显示结果
figure;
subplot(1, 3, 1);
imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1, 3, 2);
imshow(img_noisy);
title('Noisy Image');
subplot(1, 3, 3);
imshow(x);
title('Regularized Image');
```
这段代码首先读取了一张图像,并添加了高斯噪声。然后定义了正则项的权重参数、迭代次数和步长。接着定义了梯度下降函数,其中使用了MATLAB内置的`del2`函数来计算二阶梯度。最后,使用梯度下降算法进行迭代,得到重建后的图像,并将原图像、加噪图像和重建后的图像显示在同一个窗口中。
需要注意的是,这里的正则项是拉普拉斯平滑项,可以使用其他正则项来进行重建,例如全变差正则项。此外,步长的选择对算法的收敛速度和结果质量也有很大影响,需要根据具体情况进行调整。
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