请用matlab语言完成一副图像的正则项重建，正则项约束条件来自梯度变换后的另一幅图像

为了完成这个任务，我们需要先了解正则项重建的基本概念。正则项重建是一种图像恢复技术，它通过最小化一个目标函数来恢复图像。目标函数由两部分组成，分别是数据项和正则项。数据项是指观测到的图像数据，而正则项则是对图像的先验知识的约束。我们可以通过正则项来控制重建图像的平滑度、边缘保持性等特性。

在这个问题中，我们需要用梯度变换后的另一幅图像作为正则项约束条件。梯度变换可以用matlab中的gradient函数实现。具体步骤如下：

1. 读入原始图像和梯度变换后的图像。

img = imread('original_image.png');
gradient_img = imread('gradient_transformed_image.png');

2. 将图像转化为灰度图像。

img_gray = rgb2gray(img);
gradient_img_gray = rgb2gray(gradient_img);

3. 初始化正则项重建的参数。

lambda = 0.1; % 正则项的权重
iter_num = 1000; % 迭代次数
step_size = 0.1; % 步长

4. 对原始图像进行初始化。

reconstructed_img = double(img_gray);

5. 迭代更新重建图像。

for i = 1:iter_num
    % 计算梯度变换后的图像的梯度
    gradient = gradient2(gradient_img_gray);
    
    % 计算重建图像的梯度
    [gx, gy] = gradient2(reconstructed_img);
    
    % 计算数据项和正则项的梯度
    data_term = 2 * (reconstructed_img - img_gray);
    reg_term = lambda * gradient;
    
    % 更新重建图像
    reconstructed_img = reconstructed_img - step_size * (data_term + reg_term);
end

6. 显示重建结果。

imshow(uint8(reconstructed_img));

其中，gradient2函数可以用以下代码实现：

function [gx, gy] = gradient2(img)
    [rows, cols] = size(img);
    gx = zeros(rows, cols);
    gy = zeros(rows, cols);
    
    for i = 1:rows-1
        for j = 1:cols-1
            gx(i,j) = img(i,j+1) - img(i,j);
            gy(i,j) = img(i+1,j) - img(i,j);
        end
    end
end

值得注意的是，这个实现只考虑了2D图像的情况。如果要处理3D图像，需要使用3D梯度变换函数。