MATLAB全变分图像修复系统：文字遮挡、划痕与斑点噪声智能消除

资 源 简 介

本MATLAB项目基于全变分正则化模型，实现对退化图像的智能修复。支持自动去除文字遮挡、消除线性划痕及斑点噪声，通过优化算法恢复图像细节，适用于数字图像处理与文化遗产修复领域。

详 情 说 明

基于全变分(TV)模型的图像修复系统

项目介绍

本项目基于全变分(TV)正则化方法，开发了一个用于退化图像智能修复的MATLAB系统。系统通过建立变分模型，结合梯度下降优化算法，实现对受损图像的高质量修复。适用于去除文字遮挡、划痕、斑点噪声等多种图像损伤类型，并提供交互式修复功能。

功能特性

• 文字遮挡修复：自动识别并去除图像中的人工添加文字或水印
• 划痕修复：有效消除因物理损伤造成的线性划痕缺陷
• 斑点噪声消除：去除随机分布的小斑点、噪点等局部损伤
• 区域修复：支持用户交互式选择待修复区域进行针对性处理
• 参数可调：提供正则化参数调节界面，优化修复效果
• 效果评估：提供PSNR、SSIM等客观质量指标评估修复效果

使用方法

1. 准备输入数据

- 源图像：支持JPEG、PNG、BMP等常见格式的灰度/彩色图像 - 损伤掩膜：二值图像，标记需要修复的区域（可选） - 修复参数：设置正则化系数λ、迭代次数、收敛阈值等

1. 运行修复系统

- 启动主程序，加载待修复图像 - 选择修复模式（自动识别或手动选择修复区域） - 调整参数设置以获得最佳修复效果

1. 查看输出结果

- 修复后图像：与输入同分辨率的完整图像 - 修复过程可视化：迭代过程中的图像变化序列 - 修复效果评估报告：包含PSNR、SSIM等质量指标 - 修复对比图：源图像与修复结果的并排对比显示

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2016a或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox
• 内存建议：至少4GB RAM（处理大图像时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件实现了图像修复系统的核心处理流程，包括图像数据的读取与预处理、损伤区域的自动检测与掩膜生成、全变分模型的构建与优化求解、修复过程的实时可视化显示以及修复效果的定量评估与结果输出。该系统通过参数化配置支持不同类型的图像损伤修复，并提供用户交互界面便于操作控制。