两张图片 进行高斯雅各比迭代 matlab代码

高斯-雅各比迭代（Gauss-Jacobi iteration）是一种迭代方法，用于求解线性方程组。它的基本思想是将方程组的每个未知数的迭代公式分别计算出来，并用当前的近似解代替未知数的真实值，从而得到新的近似解。下面是使用 MATLAB 实现两张图片进行高斯-雅各比迭代的代码：

% 读入两张图片，分别存储在矩阵A和B中
A = imread('image1.jpg');
B = imread('image2.jpg');

% 设置迭代次数和收敛误差
max_iter = 100;
tol = 1e-6;

% 初始化近似解
x = zeros(size(A));

% 迭代求解
for k = 1:max_iter
    for i = 2:size(A, 1)-1
        for j = 2:size(A, 2)-1
            % 计算第i行第j列像素点的近似解
            x(i, j) = (A(i-1, j) + A(i+1, j) + A(i, j-1) + A(i, j+1) + B(i, j)) / 5;
        end
    end
    % 计算当前近似解与上一次的差值
    if norm(x - A, 'fro') / norm(A, 'fro') < tol
        break;
    end
    % 更新近似解
    A = x;
end

% 显示迭代结果
imshow(uint8(x));

上述代码中，我们首先读入了两张图片 A 和 B，然后设置了迭代次数和收敛误差。接着，我们初始化近似解 x 为一个全零矩阵，并在每次迭代中，使用高斯-雅各比迭代公式计算每个像素点的近似解，并将其存储在 x 中。最后，我们通过 norm 函数计算当前近似解与上一次的差值，如果小于收敛误差 tol，则退出迭代。最后，我们使用 imshow 函数将迭代结果显示出来。