对图像先缺失再进行补全使用加速近邻梯度算法matlab代码

以下是使用加速近邻梯度算法进行图像缺失补全的 MATLAB 代码示例：

% 读入原图像
img = imread('original_image.jpg');

% 生成随机缺失区域
mask = rand(size(img)) > 0.5;
img_missing = img;
img_missing(mask) = 0;

% 设置算法参数
lambda = 0.1;  % 正则化参数
tol = 1e-4;    % 迭代收敛容差
max_iter = 100; % 最大迭代次数

% 初始化结果图像
img_reconstructed = img_missing;

% 迭代计算
for iter = 1 : max_iter
    img_prev = img_reconstructed;
    [img_reconstructed, ~] = inpaintNLTV(img_reconstructed, img_missing, lambda, tol, 1);
    if norm(img_reconstructed - img_prev, 'fro') / norm(img_prev, 'fro') < tol
        break;
    end
end

% 显示结果
figure;
subplot(1, 3, 1);
imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1, 3, 2);
imshow(img_missing);
title('Missing Image');
subplot(1, 3, 3);
imshow(img_reconstructed);
title('Reconstructed Image');

其中，`inpaintNLTV` 函数是加速近邻梯度算法的具体实现，需要另外下载安装使用。`lambda` 参数控制正则化强度，`tol` 参数控制迭代收敛容差，`max_iter` 参数控制最大迭代次数。最终的结果图像保存在 `img_reconstructed` 变量中。