MATLAB实现的LAB颜色空间图像修复系统

资 源 简 介

本项目基于2004年IEEE范例驱动算法，在LAB颜色空间中实现大区域图像修复。通过像素相似度计算和置信度优先修复策略，有效保持纹理连贯性，特别适用于移除大型物体等复杂修复任务。

详 情 说 明

基于样本的LAB颜色空间图像修复系统

项目介绍

本系统实现了一种针对大区域缺失的图像修复算法，基于2004年IEEE论文提出的范例驱动方法。通过在LAB颜色空间中计算像素相似度，系统优先修复高置信度边界区域，采用多尺度纹理合成技术逐步填充缺失区域，有效保持纹理结构的连贯性。该方法特别适用于移除图像中的大型物体或修复大面积损坏的自然图像，在保持视觉真实性和纹理一致性方面表现出色。

功能特性

• LAB颜色空间处理：利用LAB颜色空间的感知均匀性，提高像素相似度计算的准确性
• 优先级驱动修复：基于置信度数据项优先修复边界区域，确保结构传播的合理性
• 自适应Patch匹配：支持可配置的Patch大小和搜索半径，适应不同纹理特征
• 多尺度纹理合成：采用层次化修复策略，保证纹理合成的自然过渡
• 量化评估输出：自动生成PSNR/SSIM质量评估报告和修复过程收敛曲线

使用方法

基本调用

% 输入参数说明： % input_img - 待修复的RGB图像路径（jpg/png/bmp格式） % mask_img - 二值掩码图像路径（白色区域标示待修复区域） % patch_size - Patch大小（默认9×9） % search_radius - 搜索区域半径（默认15像素）

% 示例调用： results = main('damaged_image.jpg', 'mask.png', 9, 15);

输出结果

系统将生成以下输出：

• 完整修复后的RGB图像（uint8格式矩阵）
• 高分辨率修复结果图像文件
• 修复过程收敛曲线图
• 修复区域与原始图像的PSNR/SSIM质量评估报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 推荐内存：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处理流程，包括图像预处理、LAB颜色空间转换、优先级计算、Patch匹配与合成、修复质量评估等功能模块。具体涵盖缺失区域边界初始化、置信度与数据项计算、最佳匹配块搜索、纹理合成操作、迭代收敛判断以及结果可视化输出等完整修复链路。该文件通过协调各算法模块的执行顺序与数据交互，确保修复过程的准确性和效率。