MATLAB实现Perona-Malik各向异性扩散图像去噪系统

资 源 简 介

本项目基于Perona-Malik非线性扩散模型，提供高效的图像去噪解决方案。通过自适应扩散系数，在消除噪声的同时显著保留边缘结构。包含完整算法模块与测试框架，适用于多种噪声类型的图像处理。

详 情 说 明

基于Perona-Malik各向异性扩散模型的图像去噪与边缘保持系统

项目介绍

本项目实现经典的Perona-Malik非线性扩散算法，主要用于图像去噪处理。该算法通过控制扩散系数，在平滑图像噪声的同时保留重要的边缘信息。系统采用各向异性扩散模型和梯度敏感扩散系数控制技术，通过显式有限差分数值解法实现高效计算。系统包含完整的算法实现模块和测试验证模块，支持对不同噪声类型和参数设置的性能评估。

功能特性

• 核心算法实现：完整实现Perona-Malik各向异性扩散模型
• 多扩散函数支持：提供指数型和非线性型两种扩散系数函数选择
• 灵活参数配置：可调节时间步长、迭代次数、热传导系数K值
• 噪声模拟功能：支持添加高斯噪声、椒盐噪声等多种测试噪声
• 全面性能评估：输出峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)等量化指标
• 过程可视化：展示迭代过程中的图像演化序列
• 参数敏感性分析：生成不同参数设置下的算法性能对比报告

使用方法

输入要求

1. 待处理图像：支持灰度图像的二维矩阵输入（uint8/double格式）
2. 算法参数：包括扩散系数函数选择、时间步长、迭代次数、热传导系数K值
3. 噪声参数：可指定测试噪声类型（高斯/椒盐）及强度参数

输出结果

1. 去噪后图像：与输入同尺寸的二维矩阵，double精度格式
2. 处理过程可视化：迭代过程中的图像演化序列
3. 性能指标：峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)等量化评估结果
4. 参数分析报告：不同参数设置下的算法性能对比分析

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox图像处理工具箱
• 推荐内存：4GB及以上
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括图像预处理、噪声添加、Perona-Malik算法执行、结果可视化和性能评估等完整流程。该文件实现了参数配置界面、算法迭代计算、实时进度显示以及多维度结果分析，用户可通过修改内部参数设置来适应不同的去噪需求和应用场景。