2022年最新图像结构层纹理层分解matlab代码

图像结构层纹理层分解是图像处理中常用的技术，可以将图像分解为结构层和纹理层两部分，用于图像增强、去噪等应用。以下是一份MATLAB代码示例，实现了最新的图像结构层纹理层分解算法：

function [structure, texture] = image_decomposition(image, alpha, lambda, iter)
% 图像结构层纹理层分解
% 输入：
%   image: 待分解的图像
%   alpha: 平滑度参数
%   lambda: 正则化参数
%   iter: 迭代次数
% 输出：
%   structure: 结构层
%   texture: 纹理层

% 将图像转换为灰度图像
if size(image, 3) == 3
    image = rgb2gray(image);
end

% 将灰度图像转换为双精度浮点数
image = im2double(image);

% 初始化结构层和纹理层
structure = image;
texture = zeros(size(image));

% 迭代求解结构层和纹理层
for i = 1:iter
    % 计算梯度
    [gx, gy] = gradient(structure);
    
    % 计算纹理层
    texture = texture + lambda * (image - structure - texture);
    
    % 计算结构层
    norm = sqrt(gx.^2 + gy.^2 + alpha^2);
    px = gx ./ norm;
    py = gy ./ norm;
    lap = del2(structure);
    structure = structure + lambda * (lap - div(px, py));
end
end

% 向量场的散度
function div_value = div(px, py)
div_value = zeros(size(px));
[~, div_value(:,2:end-1)] = gradient(px(:,2:end-1));
[div_value(2:end-1,:), ~] = gradient(py(2:end-1,:));
end

该代码使用了一种新的图像分解算法，将图像分解为结构层和纹理层两部分。通过多次迭代求解结构层和纹理层，可以得到更加准确的分解结果。使用时，可以将待分解的图像作为函数的输入，调整参数来控制分解的效果。