基于偏微分方程的MATLAB图像修复系统：扩散方程与曲率驱动扩散模型

资 源 简 介

本项目开发了一个MATLAB图像修复系统，采用偏微分方程方法，包含经典扩散方程和曲率驱动扩散（CDD）两种修复模型。系统自动识别图像残缺区域，用户可灵活选择修复模式，有效恢复受损图像的细节与结构。

详 情 说 明

基于偏微分方程的图像修复系统

项目介绍

本项目构建了一个基于偏微分方程的图像处理系统，专门用于修复受损或残缺的图像。系统包含两个核心修复算法：经典扩散方程修复和曲率驱动扩散（CDD）模型修复。通过偏微分方程的数值解实现自然的图像修复效果，特别适用于去除噪声、填补缺失区域和修复划痕等应用场景。

功能特性

• 双模型修复算法：支持经典扩散方程和曲率驱动扩散（CDD）两种修复模式
• 自动缺损识别：系统能够根据掩码图像自动识别需要修复的区域
• 参数可配置：用户可自定义扩散系数、迭代次数、收敛阈值等关键参数
• 多格式支持：支持JPG、PNG、BMP等多种图像格式输入输出
• 可视化展示：提供修复过程动画，直观展示修复进度
• 质量评估：自动生成修复质量评估报告（包含PSNR、SSIM等指标）

使用方法

1. 准备输入数据：

- 待修复的灰度或彩色图像 - 缺损区域掩码图像（二进制图像，白色区域表示需要修复的部分）

1. 设置修复参数：

- 选择修复模式（经典扩散方程/CDD模型） - 调整扩散系数、迭代次数等参数

1. 执行修复过程：

- 系统自动进行图像修复计算 - 实时显示修复进度和中间结果

1. 查看输出结果：

- 修复后的完整图像 - 修复过程可视化动画 - 修复质量评估报告 - 两种修复方法的对比结果

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（处理大图像时建议8GB以上）
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，主要负责用户界面交互、算法调度和结果展示。其功能包括图像数据的读取与预处理，缺损区域的自动识别与标记，修复算法的参数配置与执行控制，数值求解过程的核心计算，修复进度的实时可视化更新，修复质量的自动评估与报告生成，以及最终结果的对比分析与输出保存。