tvqc_logbarrier 函数是全变分处理的实现函数的代码是什么

`tvqc_logbarrier` 函数是基于内点法实现全变分处理的函数，代码如下所示：

function [X, obj] = tvqc_logbarrier(X0, lambda, max_iter, tol)
% X0: 初始矩阵
% lambda: 正则化参数
% max_iter: 最大迭代次数
% tol: 收敛精度

[m, n] = size(X0);
X = X0;
mu = 1e3;
gamma = 0.5;
obj = zeros(max_iter, 1);

for iter = 1:max_iter
    % 内点法迭代
    [X, ~] = tvqc_inner(X, lambda, mu, tol);
    
    % 更新 mu
    mu = gamma * mu;
    
    % 计算目标函数值
    obj(iter) = lambda*sum(sqrt(sum((X(:,2:n,:) - X(:,1:n-1,:)).^2, 3) + eps)) + lambda*sum(sqrt(sum((X(2:m,:,:) - X(1:m-1,:,:)).^2, 3) + eps)) + 0.5*sum(sum((X - X0).^2));
    
    % 判断收敛
    if iter > 1 && abs(obj(iter) - obj(iter-1)) < tol
        break;
    end
end
end

function [X, out] = tvqc_inner(X0, lambda, mu, tol)
% X0: 初始矩阵
% lambda: 正则化参数
% mu: 内点法参数
% tol: 收敛精度

[m, n, p] = size(X0);
X = X0;
t = 1;
out.obj = zeros(100, 1);
out.iter = 0;

while true
    % 梯度下降迭代
    grad = zeros(m, n, p);
    for i = 1:p
        grad(:,2:n,i) = grad(:,2:n,i) - X(:,1:n-1,i) + X(:,2:n,i);
        grad(:,1,i) = grad(:,1,i) + X(:,1,i);
        grad(:,n,i) = grad(:,n,i) - X(:,n,i);
        grad(2:m,:,i) = grad(2:m,:,i) - X(1:m-1,:,i) + X(2:m,:,i);
        grad(1,:,i) = grad(1,:,i) + X(1,:,i);
        grad(m,:,i) = grad(m,:,i) - X(m,:,i);
    end
    X_new = X - 1/mu * grad;
    
    % 软阈值处理
    X_new = max(0, abs(X_new) - lambda/mu) .* sign(X_new);
    
    % 更新 t
    t_new = 0.5 * (1 + sqrt(1 + 4*t^2));
    
    % 判断收敛
    if norm(X_new(:) - X(:)) < tol
        break;
    end
    
    % 更新参数
    X = X_new;
    t = t_new;
    out.iter = out.iter + 1;
    out.obj(out.iter) = sum(sum((X - X0).^2)) + lambda*sum(sqrt(sum((X(:,2:n,:) - X(:,1:n-1,:)).^2, 3) + eps)) + lambda*sum(sqrt(sum((X(2:m,:,:) - X(1:m-1,:,:)).^2, 3) + eps)));
end
end

该函数中，`tvqc_inner` 函数实现了内点法的迭代过程，而 `tvqc_logbarrier` 函数则实现了外部的对数障碍法迭代过程。需要注意的是，在使用该函数时，需要将其与图像读取、处理、输出等代码结合起来才能完成完整的图像融合任务。