可以把上述rpca进行图像分解的代码，修改为对红外与可见光灰度图像分解的matlab代码吗

当然可以，以下是一个简单的RPCA图像分解的MATLAB程序示例，可以用于对红外与可见光灰度图像进行分解：

% 读取红外图像并转换为灰度图像
im_ir = imread('image_ir.jpg');
im_ir_gray = rgb2gray(im_ir);

% 将图像转换为double类型
im_ir_gray = im2double(im_ir_gray);

% RPCA分解
lambda = 1 / sqrt(max(size(im_ir_gray))); % 稀疏性约束参数
tol = 1e-7; % 收敛阈值
max_iter = 1000; % 最大迭代次数
[L_ir, S_ir] = inexact_alm_rpca(im_ir_gray, lambda, tol, max_iter); % RPCA分解

% 读取可见光图像并转换为灰度图像
im_vis = imread('image_vis.jpg');
im_vis_gray = rgb2gray(im_vis);

% 将图像转换为double类型
im_vis_gray = im2double(im_vis_gray);

% RPCA分解
lambda = 1 / sqrt(max(size(im_vis_gray))); % 稀疏性约束参数
tol = 1e-7; % 收敛阈值
max_iter = 1000; % 最大迭代次数
[L_vis, S_vis] = inexact_alm_rpca(im_vis_gray, lambda, tol, max_iter); % RPCA分解

% 显示分解结果
figure;
subplot(2, 3, 1);
imshow(im_ir_gray);
title('红外图像');
subplot(2, 3, 2);
imshow(L_ir);
title('红外图像低秩部分');
subplot(2, 3, 3);
imshow(S_ir);
title('红外图像稀疏部分');
subplot(2, 3, 4);
imshow(im_vis_gray);
title('可见光图像');
subplot(2, 3, 5);
imshow(L_vis);
title('可见光图像低秩部分');
subplot(2, 3, 6);
imshow(S_vis);
title('可见光图像稀疏部分');

需要注意的是，该程序假设红外图像和可见光图像已经分别保存在名为`image_ir.jpg`和`image_vis.jpg`的文件中，并且这两个图像的尺寸应该相同。此外，该程序中的稀疏性约束参数和收敛阈值等参数需要根据具体情况进行调整和改进。