MATLAB快速泊松解法的2D梯度域表面重建系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现基于快速泊松求解的2D梯度域表面重建算法，可高效处理含噪声梯度数据并重建高精度高度场。具备优异计算效率，适用于图像处理、三维建模等场景。

详 情 说 明

基于快速泊松解法的2D梯度域表面重建系统

项目介绍

本项目实现从二维梯度域数据出发，通过高效的泊松方程求解算法，快速重建出对应的表面高度场。系统能够处理含有噪声的梯度数据，在保证重建精度的前提下显著提升计算效率，适用于图像处理、三维建模及科学计算等领域。

功能特性

• 高效泊松求解：采用基于多重网格或FFT的快速求解算法，大幅提升计算效率
• 噪声鲁棒处理：集成梯度域正则化技术，有效抑制噪声干扰，提高重建质量
• 灵活边界支持：支持狄利克雷边界和诺伊曼边界条件配置
• 全面结果输出：提供高度场重建、误差分析和可视化的一体化解决方案
• 参数可调优化：允许用户调整正则化系数，优化重建效果

使用方法

基本输入

• 必需输入：二维梯度场数据（M×N矩阵，包含X和Y方向的梯度分量）
• 可选输入：

- 边界条件设置（狄利克雷/诺伊曼边界） - 噪声参数或正则化系数

执行流程

1. 准备梯度数据文件（如gradient_data.mat）
2. 运行主程序启动重建过程
3. 查看输出的重建结果和分析报告

输出结果

• 重建的表面高度场（M×N矩阵）
• 重建误差分析报告（梯度匹配误差、收敛曲线等）
• 可视化结果（二维高度场图像及三维表面渲染图）

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存需求：至少4GB RAM（建议8GB以上处理大型数据）
• 磁盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能流程，包括梯度数据的加载与预处理、泊松方程求解器的配置与执行、重建表面的后处理与优化、结果的可视化展示以及误差分析的生成与输出。该文件作为系统的主要入口，协调各功能模块协同工作，完成从梯度输入到表面重建的完整处理链条。