对图像进行缺失处理后再补全使用加速近邻梯度算法matlab代码

以下是对图像进行缺失处理后再补全使用加速近邻梯度算法的 MATLAB 代码：

% 读取图像
img = imread('input.jpg');

% 对图像进行缺失处理
mask = rand(size(img)) > 0.5; % 随机生成缺失掩模
img_masked = img .* uint8(mask); % 将掩模应用到原图像上

% 使用加速近邻梯度算法进行图像补全
lambda = 0.1; % 正则化参数
max_iter = 200; % 最大迭代次数
epsilon = 1e-5; % 迭代终止条件
img_reconstructed = inexact_alm_rpca(double(img_masked), lambda, max_iter, epsilon);
img_reconstructed = uint8(img_reconstructed);

% 显示结果
figure;
subplot(1, 2, 1); imshow(img_masked); title('缺失图像');
subplot(1, 2, 2); imshow(img_reconstructed); title('补全后图像');

此代码首先读取输入图像，然后生成一个随机的缺失掩模，并将其应用到原图像上，得到缺失的图像。接着，使用 `inexact_alm_rpca` 函数进行加速近邻梯度算法处理，得到重构图像。最后，将重构后的图像显示出来。

需要注意的是，此代码需要引入一个名为 `inexact_alm_rpca` 的函数，该函数实现了加速近邻梯度算法，可以从网络上找到并添加到 MATLAB 环境中。