基于偏微分的图像修复

资 源 简 介

基于偏微分的图像修复

详 情 说 明

总变分（TV）图像修复是一种基于偏微分方程的经典图像处理方法，主要用于解决图像去噪、填充和去模糊等问题。该方法通过最小化图像的总变分来保持边缘信息，同时消除噪声和伪影。

在实现上，这套工具包提供了Matlab和C两种语言的版本，适合不同场景下的性能需求。Matlab版本便于算法原型验证和教学演示，而C版本则更适合生产环境中的高效计算。算法核心采用一阶优化方法，在保证重构质量的同时提高了计算效率。

该方法特别适用于需要保留锐利边缘的图像修复场景，比如老照片修复、医学图像处理等。通过调节正则化参数，用户可以在去噪程度和边缘保持之间找到平衡点。

需要注意的是，使用时应当引用原作者的相关论文，该方法最早由J.Dahl等人在2010年的Numerical Algorithms期刊上提出，经过十多年的发展已成为图像处理领域的重要基准算法之一。