MATLAB稀疏修补图像修复系统

资 源 简 介

该项目基于MATLAB开发，采用稀疏修补技术自动检测并修复图像中的损坏区域。通过分析图像结构和纹理特征，智能推断缺失内容，实现无缝填充，特别适用于老照片划痕修复和物体移除等应用场景。

详 情 说 明

基于稀疏修补的图像损坏区域自动填充系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的图像修复工具，专注于自动检测并智能填充图像中的损坏或缺失区域。系统采用先进的稀疏表示修复技术，通过分析图像的结构和纹理特征，精确推断缺失部分的内容，实现高质量的无缝填充。该项目特别适用于修复老照片划痕、移除图像水印以及恢复因传输错误导致的数据丢失，为图像后期处理提供有效的自动化解决方案。

功能特性

• 智能区域检测：支持通过掩码图像精确定位待修复区域。
• 自适应修复算法：结合稀疏表示与图像块匹配，智能重建缺失内容。
• 参数灵活可调：用户可自定义修补块大小、稀疏度约束和迭代次数等关键参数。
• 过程可视化：实时显示迭代修复进度，便于用户监控算法执行。
• 质量评估报告：自动生成包含PSNR、SSIM等客观指标的修复质量评估。
• 多格式支持：支持常见的RGB或灰度图像格式（.jpg, .png, .bmp）。

使用方法

1. 准备输入文件：

- 准备待修复的图像文件。 - 准备对应的二值掩码图像（白色区域标识需修复部分）。

1. 设置可选参数（如需要）：

- 修补块大小（默认根据图像尺寸自动计算） - 稀疏度约束参数（控制修复的稀疏程度） - 最大迭代次数（控制算法收敛条件）

1. 运行主程序：

- 启动MATLAB，运行主程序文件。 - 按照提示选择输入图像和掩码文件。 - 程序将自动完成修复过程并生成所有输出结果。

1. 查看输出结果：

- 修复后的高质量图像 - 修复过程动态可视化图 - 修复质量评估报告（文本格式） - 修复前后对比图

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11，macOS 10.14+ 或 Linux 主流发行版
• MATLAB版本：R2018a 或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox
• 内存建议：至少4GB RAM（处理高分辨率图像时推荐8GB以上）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件作为整个系统的控制核心，负责协调所有修复流程。它实现了图像与掩码的读取与验证、关键参数的初始化设置、稀疏修补算法的执行调度、迭代过程的实时可视化显示、修复结果的客观质量评估，以及最终所有输出文件的生成与保存功能。