帮我写一份基于LR算法的matlab图像复原代码

好的，我可以为您提供一个简单的基于LR算法的matlab图像复原代码，但是需要您提供更多的信息，例如您需要复原的图像类型和您想要实现的具体效果。以下是一个基本的代码示例，您可以根据您的需求进行修改和优化：

% 读取需要复原的图像
im = imread('input.jpg');
% 将图像转换为灰度图
im_gray = rgb2gray(im);
% 显示原始图像
subplot(1,2,1);
imshow(im_gray);
title('Original Image');
% 添加高斯噪声
im_noise = imnoise(im_gray,'gaussian',0.01);
% 显示加入噪声的图像
subplot(1,2,2);
imshow(im_noise);
title('Noisy Image');
% LR算法参数设置
lambda = 100;
delta = 0.1;
max_iter = 100;
% 图像复原
im_restore = LR(im_noise, lambda, delta, max_iter);
% 显示复原后的图像
figure;
imshow(im_restore);
title('Restored Image');
% LR算法函数
function im_restore = LR(im_noise, lambda, delta, max_iter)
    % 将图像转换为double类型
    im_noise = im2double(im_noise);
    [m,n] = size(im_noise);
    % 初始化
    im_restore = im_noise;
    % 迭代
    for k = 1:max_iter
        % 计算梯度
        dx = imfilter(im_restore, [1 -1], 'symmetric');
        dy = imfilter(im_restore, [1 -1]', 'symmetric');
        % 更新图像
        im_restore = im_restore + delta*(lambda*div(dx,dy) - im_restore + im_noise);
    end
end
% 计算梯度的div函数
function div_f = div(dx,dy)
    [m,n] = size(dx);
    div_f = zeros(m,n);
    div_f(1:end-1,:) = div_f(1:end-1,:) + dx(1:end-1,:);
    div_f(2:end,:) = div_f(2:end,:) - dx(1:end-1,:);
    div_f(:,1:end-1) = div_f(:,1:end-1) + dy(:,1:end-1);
    div_f(:,2:end) = div_f(:,2:end) - dy(:,1:end-1);
end

这个代码实现了基本的图像复原功能，您可以根据您的需求进行修改和优化。希望对您有所帮助！