运行提示我矩阵维度必须一致

这个问题可能是因为图片读取后的矩阵维度不一致导致的。你可以尝试使用 `imresize` 函数将图片调整为相同的大小，或者使用 `imread` 函数的 `'PixelRegion'` 参数来读取相同大小的图片。以下是使用 `imresize` 函数的示例代码：

% 加载灰度图片
img = imread('image.png');
img_gray = rgb2gray(img);

% 调整图片大小为200x200
X = imresize(double(img_gray), [200, 200]);

% RPCA 参数设置
lambda = 1 / sqrt(max(size(X)));
tol = 1e-7;
max_iter = 1000;

% 快速ALM算法求解RPCA
[L, S] = fastrpcasvd(X, lambda, tol, max_iter);

% 显示原始图像、低秩矩阵图像和稀疏矩阵图像
figure;
subplot(1, 3, 1);
imshow(uint8(img));
title('Original Image');
subplot(1, 3, 2);
imshow(uint8(L));
title('Low-Rank Image');
subplot(1, 3, 3);
imshow(uint8(S));
title('Sparse Image');

如果还有问题，请检查输入矩阵的维度是否正确。

相关问题

上述代码运行失败 提示矩阵维度必须一致

这个问题很可能是因为你的输入数据维度不一致导致的。请确保你的输入数据的维度与模型期望的维度一致。如果你使用的是 PyTorch，可以使用 `torch.Size()` 函数检查数据的维度。如果你使用的是 TensorFlow，可以使用 `tf.shape()` 函数检查数据的维度。另外，你也可以检查你的代码逻辑是否正确，是否有其他错误导致了这个问题的出现。

这段代码运行不了，提示我矩阵维度必须一致

这个错误通常是由于读入的可见光图像和红外图像的尺寸不同导致的。小波变换需要输入的图像尺寸必须是2的幂次方，如果两幅图像的大小不同，则需要对其进行裁剪或者填充，使其大小一致。

你可以尝试使用Matlab的imresize函数对两幅图像进行缩放，使其尺寸一致，例如：

vis_gray = imread('visible.jpg');
ir_gray = imread('infrared.jpg');

% 将图像缩放至相同大小
vis_gray = imresize(vis_gray, size(ir_gray));

% 将灰度图像进行两层小波变换
[ca1, ch1, cv1, cd1] = dwt2(vis_gray, 'haar');
[ca2, ch2, cv2, cd2] = dwt2(ca1, 'haar');
[ca3, ch3, cv3, cd3] = dwt2(ir_gray, 'haar');
[ca4, ch4, cv4, cd4] = dwt2(ca3, 'haar');

% 显示每次小波分解得到的低频图像和高频图像
subplot(2,4,1), imshow(ca1, []), title('Level 1 Approximation (Vis)');
subplot(2,4,2), imshow(ch1, []), title('Level 1 Horizontal Detail (Vis)');
subplot(2,4,3), imshow(cv1, []), title('Level 1 Vertical Detail (Vis)');
subplot(2,4,4), imshow(cd1, []), title('Level 1 Diagonal Detail (Vis)');
subplot(2,4,5), imshow(ca2, []), title('Level 2 Approximation (Vis)');
subplot(2,4,6), imshow(ch2, []), title('Level 2 Horizontal Detail (Vis)');
subplot(2,4,7), imshow(cv2, []), title('Level 2 Vertical Detail (Vis)');
subplot(2,4,8), imshow(cd2, []), title('Level 2 Diagonal Detail (Vis)');
figure;
subplot(2,4,1), imshow(ca3, []), title('Level 1 Approximation (IR)');
subplot(2,4,2), imshow(ch3, []), title('Level 1 Horizontal Detail (IR)');
subplot(2,4,3), imshow(cv3, []), title('Level 1 Vertical Detail (IR)');
subplot(2,4,4), imshow(cd3, []), title('Level 1 Diagonal Detail (IR)');
subplot(2,4,5), imshow(ca4, []), title('Level 2 Approximation (IR)');
subplot(2,4,6), imshow(ch4, []), title('Level 2 Horizontal Detail (IR)');
subplot(2,4,7), imshow(cv4, []), title('Level 2 Vertical Detail (IR)');
subplot(2,4,8), imshow(cd4, []), title('Level 2 Diagonal Detail (IR)');

% 将红外图像的低频系数与可见光图像的高频系数进行融合
ca5 = (ca2 + ca4) / 2;
ch5 = (ch2 + ch4) / 2;
cv5 = (cv2 + cv4) / 2;
cd5 = (cd2 + cd4) / 2;

% 进行小波反变换
fused = idwt2(idwt2(ca5, ch5, cv5, cd5, 'haar'), ch1, cv1, cd1, 'haar');

% 显示融合后的图像
figure;
imshow(fused, []);

这里使用了imresize函数将可见光图像缩放至与红外图像相同的大小。如果两幅图像的大小不同，还可以使用padarray函数对图像进行填充，使其大小一致。