对上述代码修改直接输入图片
时间: 2024-02-21 17:57:09 浏览: 21
好的,以下是将上述代码修改为直接输入彩色图像并进行矩阵补全的MATLAB代码:
```matlab
function X = image_completion_color(filename, missing_mask, rank, lambda, max_iter, tol)
% 使用加速近邻梯度算法进行彩色图像矩阵补全
%
% 参数:
% filename:彩色图像文件名
% missing_mask:缺失值掩码矩阵
% rank:矩阵的秩
% lambda:正则化参数
% max_iter:最大迭代次数
% tol:收敛精度
%
% 返回值:
% X:补全后的矩阵
M = double(imread(filename)) / 255; % 将图像像素值归一化
mask = ~missing_mask; % 非缺失值掩码矩阵
X = zeros(size(M)); % 初始化补全矩阵
Y = X; % 辅助矩阵
L = 0.5 * norm(M, 'fro') ^ 2; % Lipschitz常数
t = 1; % 步长
for i = 1:max_iter
X_old = X;
Y = Y + mask .* (M - X - Y) / L; % 更新辅助矩阵
X = svd_threshold_color(Y, rank, lambda / L); % SVD阈值截断
t_old = t;
t = (1 + sqrt(1 + 4 * t_old ^ 2)) / 2; % 步长更新
Y = X + (t_old - 1) / t * (X - X_old); % 更新辅助矩阵
if norm(X - X_old, 'fro') / norm(X, 'fro') < tol
break;
end
end
function X_thresholded = svd_threshold_color(X, rank, lambda)
% SVD阈值截断
%
% 参数:
% X:原始矩阵
% rank:矩阵的秩
% lambda:正则化参数
%
% 返回值:
% X_thresholded:阈值截断后的矩阵
X_thresholded = zeros(size(X));
for i = 1:3
[U, S, V] = svd(X(:, :, i), 'econ');
S_thresholded = max(S - lambda, 0);
X_thresholded(:, :, i) = U(:, 1:rank) * diag(S_thresholded(1:rank)) * V(:, 1:rank)';
end
end
end
```
其中,`filename`为彩色图像文件名,其余参数与之前的代码相同。函数返回补全后的矩阵`X`。
在函数中,首先读入彩色图像并将像素值归一化,然后将缺失值掩码矩阵取反得到非缺失值掩码矩阵,初始化补全矩阵和辅助矩阵。接着计算Lipschitz常数,设置步长$t$,进入迭代过程。在每次迭代中,首先更新辅助矩阵$Y$,然后通过SVD阈值截断更新补全矩阵$X$。接着更新步长$t$和辅助矩阵$Y$,最后判断是否达到收敛精度,如果达到则跳出迭代过程。
SVD阈值截断函数`svd_threshold_color`中,对于彩色图像三个通道分别进行SVD阈值截断,最后将三个通道的阈值截断后的矩阵拼接得到彩色图像的阈值截断后的矩阵。
希望这个修改后的MATLAB代码能够帮助到你!