ori([end 1:end-1],:)

我理解您的问题是要对一个矩阵进行操作，其中 `ori` 是变量名， `end` 是 MATLAB 中的关键字，用于指示字符串的末尾位置。 `1:end-1` 是一个索引，用于表示矩阵的子集，它将 `ori` 矩阵的除了最后一行的所有行提取出来，并保留所有的列。`:` 表示所有的列。因此，这段代码将输出 `ori` 的子矩阵，不包括最后一行。

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function [Result, cost, SNR]= denoising(input, lambda, max_Iter, label, Ori_Img) cost = []; SNR = []; Img_ori = im2double(input); [height,width,ch] = size(input);1 denom_tmp = (abs(psf2otf([1, -1],[height,width])).^2 + abs(psf2otf([1; -1],[height,width])).^2) if ch~=1 denom_tmp = repmat(denom_tmp, [1 1 ch]); end % Initialize Vraiables Diff_R_I = zeros(size(Img_ori)); grad_x = zeros(size(Img_ori)); grad_y = zeros(size(Img_ori)); aux_Diff_R_I = zeros(size(Img_ori)); aux_grad_x = zeros(size(Img_ori)); aux_grad_y = zeros(size(Img_ori)); Cost_prev = 10^5; alpha = 500; beta = 50; Iter = 0; % split bregman while Iter < max_Iter grad_x_tmp = grad_x + aux_grad_x/alpha; grad_y_tmp = grad_y + aux_grad_y/alpha; numer_alpha = fft2(Diff_R_I+ aux_Diff_R_I/beta) + fft2(Img_ori); numer_beta = [grad_x_tmp(:,end,:) - grad_x_tmp(:, 1,:), -diff(grad_x_tmp,1,2)]; numer_beta = numer_beta + [grad_y_tmp(end,:,:) - grad_y_tmp(1, :,:); -diff(grad_y_tmp,1,1)]; denomin = 1 + alpha/betadenom_tmp; numer = numer_alpha+alpha/betafft2(numer_beta); Result = real(ifft2(numer./denomin)); Result_x = [diff(Result,1,2), Result(:,1,:) - Result(:,end,:)]; Result_y = [diff(Result,1,1); Result(1,:,:) - Result(end,:,:)]; grad_x = Result_x - aux_grad_x/alpha; grad_y = Result_y - aux_grad_y/alpha; Mag_grad_x = abs(grad_x); Mag_grad_y = abs(grad_y); if ch~=1 Mag_grad_x = repmat(sum(Mag_grad_x,3), [1,1,ch]); Mag_grad_y = repmat(sum(Mag_grad_y,3), [1,1,ch]); end grad_x = max(Mag_grad_x-lambda/alpha,0).(grad_x./Mag_grad_x); grad_y = max(Mag_grad_y-lambda/alpha,0).(grad_y./Mag_grad_y); grad_x(Mag_grad_x == 0) = 0; grad_y(Mag_grad_y == 0) = 0; Diff_R_I = Result-Img_ori-aux_Diff_R_I/beta; Mag_Diff_R_I = abs(Diff_R_I); if ch~=1 Mag_Diff_R_I = repmat(sum(Mag_Diff_R_I,3), [1,1,ch]); end if label == 1 Diff_R_I=max(Mag_Diff_R_I-1/beta,0).(Diff_R_I./Mag_Diff_R_I); else Diff_R_I=(beta/(2+beta)) * Diff_R_I; end Diff_R_I(Mag_Diff_R_I == 0) = 0; aux_Diff_R_I = aux_Diff_R_I + beta * (Diff_R_I - (Result - Img_ori )); aux_grad_x = aux_grad_x + alpha * (grad_x - (Result_x )); aux_grad_y = aux_grad_y + alpha * (grad_y - (Result_y)); Result_x = [diff(Result,1,2), Result(:,1,:) - Result(:,end,:)]; Result_y = [diff(Result,1,1); Result(1,:,:) - Result(end,:,:)]; if label == 1 Cost_cur = sum(abs(Result(:) - Img_ori(:))) + lambdasum(abs(Result_x(:)) + abs(Result_y(:))); else Cost_cur = sum(abs(Result(:) - Img_ori(:)).^2) + lambda*sum(abs(Result_x(:)) + abs(Result_y(:))); end Diff = abs(Cost_cur - Cost_prev); Cost_prev = Cost_cur; cost = [cost Cost_cur]; SNR_tmp = sqrt( sum( (Result(:)-double(Ori_Img(:))).^2 )) / sqrt(numel(Result)); SNR = [SNR SNR_tmp]; Iter = Iter + 1; end end

这段代码实现了一种图像去噪算法，使用了Split Bregman方法。具体来说，该算法通过最小化一个带有$L_1$正则项的能量函数来去除噪声。其中，$L_1$正则项用于促使平滑图像的梯度尽可能小，从而去除噪声。

该算法的主要思想是将图像分解为梯度和残差两个部分，并分别对其进行处理。具体来说，算法首先通过FFT计算分母，并计算分子的两部分（其中一部分使用了差分算子），然后通过IFFT计算出分子除以分母的结果。接着，算法对计算得到的梯度进行$L_1$正则化，并更新残差。最后，算法计算当前的损失函数值和信噪比，并继续迭代直到达到最大迭代次数。

需要注意的是，该算法还可以根据label参数的不同取值，分别使用$L_2$正则项或$L_1$正则项来计算损失函数。同时，该算法还使用了一个特殊的变量$\beta$来平衡残差和梯度的影响，以实现更好的去噪效果。

clear;clc; [image,pt,ft]=freadenvi('CSU_MS'); image=double(image); image1=zeros(488,310,3); for i=1:3 image1(:,:,i)=reshape(image(:,i),488,310); end times=2/0.5; J1=zeros(488*times,310*times,3); for i=1:3 J1(:,:,i)=imresize(image1(:,:,i),times,'bicubic'); end J2=Normalize3(J1);%归一化 0到1 double %转换成IHS IHS=rgbtoihs(J2(:,:,3:-1:1)); %将RGB变换到IHS空间，生成的IHS图像中，1通道对应H，2通道对应S，3通道对应I %读全色图像 输出pan 0-1double类型 [ori_pan,pt,ft]=freadenvi('CSU_PAN'); pan=zeros(1952,1240); pan=reshape(ori_pan,1952,1240)/max(ori_pan); %用pan代替IHS的I分量 IHS(:,:,3)=pan; %逆IHS变换，构建融合图象 fusion=ihstorgb(IHS); figure,imshow(Normalize3(image1(:,:,3:-1:1))); title('original') figure,imshow(fusion); title('IHS'); enviwrite(fusion,1952,1240,3,'C:\Users\Administrator\Documents\MATLAB\weiboyaogan_test4\fusion');

这段代码是一个图像融合的过程，具体步骤如下：

1. 读取一个多光谱图像，存储在变量image中。这个图像有三个通道，即RGB三个通道。然后将这个图像的每个通道的像素值reshape成一个二维矩阵，存储在变量image1中。
2. 对image1进行双三次插值，将图像的大小扩大一定的倍数，存储在变量J1中。
3. 对J1进行归一化，将像素值的范围限制在0到1之间，存储在变量J2中。
4. 将J2从RGB空间转换到IHS空间，其中1通道对应色调H，2通道对应饱和度S，3通道对应亮度I，存储在变量IHS中。
5. 读取一个全色图像，存储在变量ori_pan中。将其reshape成一个二维矩阵，并将像素值除以最大值，存储在变量pan中。
6. 将IHS中的I分量替换为pan，得到融合后的IHS图像fusion。
7. 将fusion从IHS空间转换回RGB空间，存储在变量fusion中。
8. 显示原始图像和融合后的图像，并将融合后的图像保存到本地。

需要注意的是，这里使用了一些函数，例如imresize()、rgbtoihs()、ihstorgb()等，这些函数用于图像的插值、颜色空间转换等操作。同时，还使用了freadenvi()和enviwrite()函数读取和写入ENVI格式的图像数据。