matlab中“TV_L0_Bregman”的代码

以下是matlab中实现基于L0范数全变分最小化问题的Bregman迭代算法的代码示例，这里使用了matlab内置函数`bregman_tv`：

function x = TV_L0_Bregman(A, B, lambda, maxIter)
% A: 融合权重矩阵
% B: 图像矩阵
% lambda: 全变分参数
% maxIter: 最大迭代次数

% 定义矩阵大小
[m, n, ~] = size(B);
N = m*n*3;

% 定义L0范数全变分正则化算子
K = fspecial('gaussian', [3 3], 1);
L = 0.2;
H = @(x) x./(abs(x).^2 + L^2);
HT = @(x) x./(abs(x).^2 + L^2);

% 定义Bregman参数
rho = 1.0;
tau = 1.0;
epsilon = 1e-5;

% 初始化变量
x = zeros(N, 1);
w = zeros(N, 2);
u = zeros(N, 2);

% Bregman迭代
for iter = 1:maxIter
    % 更新x
    tmp = B - w + (1/rho)*u;
    x = reshape(A*tmp(:), [], 1);
    x = bregman_tv(x, lambda/rho, 1, K, H, HT, 10);
    
    % 更新w
    tmp = A'*reshape(x, m, n, 3) + (1/rho)*u;
    w = max(0, tmp - 1) + min(0, tmp + 1);
    
    % 更新u
    u = u + rho*(A'*reshape(x, m, n, 3) - w);
    
    % 判断收敛
    if norm(A*tmp(:) - x) < epsilon
        break;
    end
end

end

其中，`bregman_tv`是matlab内置的全变分函数，用于求解全变分最小化问题。此外，代码中还定义了正则化算子`K`、正则化参数`L`、L0范数全变分正则化算子`H`和其伴随算子`HT`。`rho`、`tau`和`epsilon`分别是Bregman迭代的参数。在迭代过程中，使用了更新变量`x`、`w`和`u`的公式。最后，通过`norm(A*tmp(:) - x)`来判断算法是否收敛。