泊松方程重建图像梯度，怎么写啊

泊松方程重建图像梯度的代码，谁会写啊，就是一个图像，计算出他的梯度，然后修改梯度，用泊松方程重建图像。

要使用MATLAB实现泊松方程重建图像梯度，可以遵循以下步骤：
1.加载原始图像并将其转换为灰度图像。使用imread函数加载图像，然后使用rgb2gray函数将其转换为灰度图像。
img = imread('image.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);
2.计算图像梯度。使用Matlab的内置函数gradient计算图像的梯度，其中第一个输出参数为x方向的梯度，第二个输出参数为y方向的梯度。
[Gx, Gy] = gradient(double(gray_img));
3.构建泊松方程矩阵。使用Matlab的内置函数del2构建离散化的拉普拉斯算子，然后将其乘以一个比例因子，使得矩阵的行和为零。最后将矩阵转换为稀疏矩阵格式。
[M, N] = size(gray_img);
L = del2(double(gray_img)) * (MN);
L = L - sum(L(:))/(MN);
L = spdiags(L(:), 0, MN, MN);
4.构建右侧项矩阵。将x方向和y方向的梯度展开为列向量，并将它们垂直拼接起来。然后将该向量减去泊松方程矩阵作用于原始图像的结果。
b = [Gx(:); Gy(:)];
b = b - Ldouble(gray_img(:));
5.求解线性方程组。将泊松方程矩阵和右侧项矩阵传递给Matlab的内置函数pcg，求解线性方程组，得到重建图像梯度。
tol = 1e-6;
maxit = 5000;
x = pcg(L, b, tol, maxit);
reconstructed_Gx = reshape(x(1:MN), [M, N]);
reconstructed_Gy = reshape(x(M*N+1:end), [M, N]);
6.可视化结果。可以使用Matlab的内置函数quiver可视化重建的梯度向量场，或使用imshow可视化图像梯度的幅度。
figure;
quiver(reconstructed_Gx, reconstructed_Gy);
title('Reconstructed Gradient Vector Field');
figure;
imshow(abs(reconstructed_Gx) + abs(reconstructed_Gy), []);
title('Reconstructed Gradient Magnitude');