低秩矩阵恢复去噪matlab

低秩矩阵恢复去噪是一种图像处理技术，可以通过对噪声图像进行矩阵分解和压缩，实现图像去噪和恢复。在MATLAB中，可以使用“imnoise”函数添加噪声，然后使用“svd”函数对图像进行奇异值分解，得到低秩矩阵。接着，可以使用一些优化算法（如交替方向乘子法）对低秩矩阵进行优化，最终得到去噪的图像。

以下是一个简单的MATLAB代码示例：

% 读入图像并添加噪声
img = imread('image.jpg');
noisy_img = imnoise(img, 'gaussian', 0, 0.01);

% 执行低秩矩阵分解
[U, S, V] = svd(double(noisy_img));
rank = 10;
Ur = U(:,1:rank);
Sr = S(1:rank,1:rank);
Vr = V(:,1:rank);
low_rank_img = uint8(Ur*Sr*Vr');

% 优化低秩矩阵
lambda = 0.1;
max_iter = 100;
tol = 1e-6;
[denoised_img, ~] = inexact_alm_rpca(low_rank_img, lambda, max_iter, tol);

% 显示结果
subplot(1,3,1), imshow(img), title('原始图像');
subplot(1,3,2), imshow(noisy_img), title('噪声图像');
subplot(1,3,3), imshow(denoised_img), title('去噪图像');

这里的“inexact_alm_rpca”是一个MATLAB函数，可以用于优化低秩矩阵。需要自己实现这个函数，具体实现可以参考相关论文和代码库。