上述代码错误使用 svd 第一个输入必须为单精度值或双精度值。
时间: 2024-02-20 21:02:35 浏览: 22
非常抱歉,我的回答中的代码有误。确实,SVD 函数的第一个输入必须是单精度值或双精度值,而我的代码中未将图像转换为单精度或双精度格式。以下是修改后的代码:
```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(double(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');
```
在上述代码中,将图像转换为双精度格式(使用 double 函数),然后再将其输入到 SVD 函数中。这样,就可以成功运行奇异值阈值截断算法,并得到补全后的图像。