对彩色图像先缺失再进行补全使用加速近邻梯度算法matlab代码
时间: 2023-08-03 11:04:05 浏览: 63
以下是对彩色图像进行缺失再补全的加速近邻梯度算法的MATLAB代码:
```matlab
% 读取原始图像
img = imread('color_image.png');
% 将图像转换为双精度浮点数类型
img = im2double(img);
% 设置缺失比例
missing_ratio = 0.3;
% 生成缺失图像
mask = rand(size(img)) < missing_ratio;
missing_img = img;
missing_img(mask) = NaN;
% 进行补全
tol = 1e-5; % 收敛精度
lambda = 0.1; % 正则化参数
max_iter = 100; % 最大迭代次数
result = inexact_alm_rpca(missing_img, lambda, tol, max_iter);
% 显示结果
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(missing_img);
title('缺失图像');
subplot(1, 2, 2);
imshow(result);
title('补全后的图像');
% 定义加速近邻梯度算法函数
function [X, E] = inexact_alm_rpca(M, lambda, tol, max_iter)
[n1, n2, n3] = size(M);
rho = 1.1;
max_mu = 1e10;
mu = lambda / norm(M, 2);
d_norm = norm(M, 'fro');
Y1 = zeros(n1, n2, n3);
Y2 = zeros(n1, n2, n3);
E = zeros(n1, n2, n3);
X = M;
iter = 0;
converged = false;
while ~converged && iter < max_iter
iter = iter + 1;
X_old = X;
E_old = E;
U1 = X_old + Y1 / mu;
U2 = E_old + Y2 / mu;
X = prox_nuclear(U1, 1 / mu);
E = prox_l1(U2, lambda / mu);
Y1 = Y1 + mu * (X_old - X);
Y2 = Y2 + mu * (E_old - E);
mu = min(rho * mu, max_mu);
norm_residual = norm(X - E - M, 'fro') / d_norm;
if norm_residual < tol
converged = true;
end
end
end
% 定义核范数投影函数
function X = prox_nuclear(M, tau)
[U, S, V] = svd(M);
S = diag(max(diag(S) - tau, 0));
X = U * S * V';
end
% 定义L1范数投影函数
function X = prox_l1(M, tau)
X = sign(M) .* max(abs(M) - tau, 0);
end
```
代码中使用了MATLAB自带的`imread`函数读取原始图像,并将图像转换为双精度浮点数类型。然后使用`rand`函数生成与原始图像大小相同的随机矩阵作为缺失的掩码,并将缺失的像素值设为`NaN`。接下来,使用定义的加速近邻梯度算法函数`inexact_alm_rpca`进行补全。最后,使用`imshow`函数显示缺失图像和补全后的图像。
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