MATLAB课设代做在哪儿找,MATLAB代做|FPGA代做--Tikhonov算法的仿真

﹏ヽ暗。殇╰゛Y 2023-01-13 10:18 82阅读 0赞

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MATLAB程序下载——一基于MATLAB的Tikhonov算法的仿真。

function \[u,SNR\] = tik\_inpaint(I,u0,mask)

% Algorithm for the Tikhonov model of image inpainting, using a least

% squares approach (as opposed to iterative approach)

%

% Input: I = original clean image

%        u0 = corrupted image

%        mask = set of data without missing intensities

%

% Output: u = TV restored image

%         SNR = signal-to-noise ratio

% initialization

\[n,m\]=size(u0);

u0=u0(:);

nm=n\*m;

u0(mask == 1) = NaN;

k=isnan(u0(:));

% list the nodes which are known, and which will be interpolated

notinD = find(k);

inD = find(~k);

\[nr,nc\]=ind2sub(\[n,m\],notinD);

notinD=\[notinD,nr,nc\];

% build sparse matrix approximating Laplacian for every element in u0.

% compute finite difference for second partials on row variable

\[i,j\]=ndgrid(2:(n-1),1:m);

indices=i(:)+(j(:)-1)\*n;

laplacian=sparse(repmat(indices,1,3),\[indices-1,indices,indices+1\], ...

repmat(\[1 -2 1\],(n-2)\*m,1),n\*m,n\*m);

% now second partials on column variable

\[i,j\] = ndgrid(1:n,2:(m-1));

indices   = i(:)+(j(:)-1)\*n;

laplacian=laplacian+sparse(repmat(indices,1,3),\[indices-n,indices,indices+n\], ...

repmat(\[1 -2 1\],n\*(m-2),1),nm,nm);

% eliminate knowns

rhs=-laplacian(:,inD)\*u0(inD);

k=find(any(laplacian(:,notinD),2));

% and solve...

u=u0;

u(notinD(:,1))=laplacian(k,notinD(:,1))\\rhs(k);

u=reshape(u,n,m);

% calculate SNR

num = var(I(:), 1);

denom = mean((I(:)-u(:)).^2);

SNR = 10\*log10(num/denom);

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