对一张彩色图像右上角20%的区域集中遮挡，再用增广拉格朗日算法补全这20%遮挡处的matlab代码

以下是对一张彩色图像右上角20%的区域集中遮挡，再用增广拉格朗日算法补全这20%遮挡处的MATLAB代码：

% 读取图片
img = imread('image.jpg');

% 遮挡区域的宽度和高度
h = size(img, 1);
w = size(img, 2);
w_mask = round(w * 0.2);
h_mask = round(h * 0.2);

% 遮挡区域的位置
x1 = w - w_mask + 1;
y1 = 1;
x2 = w;
y2 = h_mask;

% 遮挡区域的掩码
mask = zeros(h, w);
mask(y1:y2, x1:x2, :) = 1;

% 用增广拉格朗日算法补全遮挡区域
img_masked = double(img) .* (1 - mask);
img_masked = uint8(img_masked);
lambda = 10;
for i = 1:3
    img_masked(:, :, i) = inpainting(img_masked(:, :, i), mask(:, :, i), lambda);
end

% 显示结果
imshow(img_masked);

其中，`inpainting` 函数是增广拉格朗日算法的实现，可以从MATLAB的File Exchange中下载。

相关问题

对彩色图像遮挡后再进行补全使用增广拉格朗日算法matlab代码

以下是对彩色图像遮挡后再进行补全使用增广拉格朗日算法的 MATLAB 代码：

% 读取彩色图像
img = imread('image.jpg');

% 将图像转换为双精度浮点数
img = im2double(img);

% 遮挡图像的大小
mask_size = 50;

% 随机生成遮挡位置和遮挡区域
mask_pos = randi([1, size(img, 1)-mask_size], 1, 2);
mask_area = img(mask_pos(1):mask_pos(1)+mask_size-1, mask_pos(2):mask_pos(2)+mask_size-1, :);

% 在原图像中遮挡
img(mask_pos(1):mask_pos(1)+mask_size-1, mask_pos(2):mask_pos(2)+mask_size-1, :) = NaN;

% 定义增广拉格朗日算法的参数
lambda = 0.1;
epsilon = 1e-6;
max_iter = 1000;

% 初始化拉格朗日乘子和补全图像
multipliers = zeros(size(img));
completed_img = img;

% 迭代计算
for i = 1:max_iter
    % 计算梯度
    grad = 2*(completed_img - img) + lambda*multipliers;
    % 更新补全图像
    completed_img = completed_img - grad/8;
    % 限制像素值在 0 到 1 之间
    completed_img = max(completed_img, 0);
    completed_img = min(completed_img, 1);
    % 计算拉格朗日乘子
    residuals = img - completed_img;
    multipliers = multipliers + lambda*residuals;
    % 判断收敛
    if norm(residuals(:)) < epsilon
        break;
    end
end

% 显示原图像、遮挡图像和补全图像
figure;
subplot(1, 3, 1);
imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1, 3, 2);
imshow(mask_area);
title('Masked Area');
subplot(1, 3, 3);
imshow(completed_img);
title('Completed Image');

在此代码中，我们首先读取彩色图像并将其转换为双精度浮点数。然后，我们随机生成遮挡位置和遮挡区域，并在原图像中遮挡。接下来，我们定义增广拉格朗日算法的参数，包括拉格朗日乘子、迭代次数和收敛阈值。然后，我们使用一个循环来迭代计算，其中我们计算梯度、更新补全图像、计算拉格朗日乘子，并判断是否收敛。最后，我们显示原图像、遮挡图像和补全图像。

使用增广拉格朗日算法对一张缺失彩色图像补全的matlab代码

好的，下面是使用增广拉格朗日算法对一张缺失彩色图像补全的MATLAB代码：

% 读取原始图像
img = imread('original_image.jpg');
figure,imshow(img),title('Original Image');

% 在原始图像上随机生成一些缺失区域
mask = zeros(size(img,1),size(img,2));
mask(100:200,150:250) = 1;
mask(300:400,50:150) = 1;
mask(200:300,400:480) = 1;
figure,imshow(mask),title('Missing Area');

% 使用增广拉格朗日算法补全图像
tic;
lambda = 0.01; % 拉格朗日乘子
mu = 1; % ADMM参数
max_iter = 100; % 最大迭代次数
tol = 1e-5; % 收敛精度

% 将彩色图像转换为灰度图像
img_gray = rgb2gray(img);

% 初始化变量
x = double(img_gray);
y = x;
z = zeros(size(x));
u = zeros(size(x));

% 补全图像
for iter = 1:max_iter
    % 更新x
    x = (1/(2*lambda+mu))*(y+z-u+lambda*img_gray);
    
    % 更新y
    y_temp = imfilter(x-u,fspecial('laplacian'),'replicate');
    y = max(0,y_temp + u);
    
    % 更新z
    z = max(0,x+u);
    z(mask==1) = 0;
    
    % 更新u
    u = u + x - y_temp;
    
    % 判断是否收敛
    if (norm(x(:)-y_temp(:))/norm(x(:)) < tol)
        break;
    end
end

% 将灰度图像转换回彩色图像
img_reconstruct = repmat(uint8(x),[1 1 3]);
figure,imshow(img_reconstruct),title('Reconstructed Image');
toc;

这里使用的是增广拉格朗日算法（Augmented Lagrange Multiplier Method，简称ALM），它是一种求解带约束优化问题的有效方法。在这里，我们使用ALM来最小化一个带有约束的二次代价函数，以补全缺失的彩色图像。其中，拉格朗日乘子和ADMM参数是需要调整的超参数，需要根据具体的问题进行调整。