低秩分解图像算法matlab代码

低秩分解是一种图像处理算法，它通过将图像分解成低秩矩阵和稀疏矩阵的形式，来实现图像去噪、去模糊等操作。在Matlab中，可以通过SVD（奇异值分解）函数来实现低秩分解。

具体步骤如下：

1. 读取图像，并将其转换为灰度图像。

2. 将灰度图像矩阵分解成三个矩阵：U、S、V。

3. 对S矩阵进行阈值处理，将小于阈值的元素置为0，从而实现稀疏矩阵的效果。

4. 通过U、S、V三个矩阵的乘积来重构图像。

以下是Matlab代码示例：

% 读取图像
im = imread('test.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
im_gray = rgb2gray(im);

% SVD分解
[U,S,V] = svd(double(im_gray));

% 设置阈值
threshold = 50;

% 对S矩阵进行阈值处理
S_thresh = S;
S_thresh(S_thresh < threshold) = 0;

% 重构图像
im_reconstructed = uint8(U*S_thresh*V');

% 显示原图和重构后的图像
subplot(1,2,1), imshow(im_gray), title('原图');
subplot(1,2,2), imshow(im_reconstructed), title('重构后的图像');