修改上述代码以适用于的是彩色图像
时间: 2024-02-20 14:02:38 浏览: 22
以下是修改后的代码以适用于彩色图像:
```matlab
% 读取彩色图像
img = imread('input.jpg');
% 对图像进行缺失处理
mask = rand(size(img(:,:,1))) > 0.5; % 随机生成缺失掩模
img_masked = img;
for i = 1:3 % 对每个颜色通道单独进行处理
img_masked(:,:,i) = img(:,:,i) .* uint8(mask);
end
% 使用奇异值阈值截断算法进行图像补全
img_reconstructed = img;
for i = 1:3 % 对每个颜色通道单独进行处理
[U, S, V] = svd(double(img_masked(:,:,i)), 'econ');
S_thresh = S;
S_thresh(S_thresh < 0.1 * max(S(:))) = 0; % 设置阈值
img_reconstructed(:,:,i) = uint8(U * S_thresh * V');
end
% 显示结果
figure;
subplot(1, 2, 1); imshow(img_masked); title('缺失图像');
subplot(1, 2, 2); imshow(img_reconstructed); title('补全后图像');
```
此代码与前一个类似,只是在处理图像时需要对每个颜色通道单独进行处理。首先,生成一个随机的缺失掩模,并将其应用到原图像上,得到缺失的彩色图像。接着,对每个颜色通道单独进行奇异值分解,并按照前一个代码一样处理奇异值矩阵,并将其用于重构图像。最后,将重构后的图像显示出来。
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