基于全变分方法的MATLAB图像去噪与修复系统

资 源 简 介

本项目利用全变分正则化技术实现图像去噪与修复，有效去除高斯/椒盐噪声并填补局部缺损，保持边缘细节完整性。适用于医学影像、文物修复等领域的高质量图像处理需求。

详 情 说 明

基于全变分方法的图像去噪与修复系统

项目介绍

本项目是一个综合图像处理工具包，利用全变分正则化技术，实现了高效的图像去噪与修复功能。系统采用梯度下降优化算法，能够有效去除多种常见噪声，并重建局部缺损的图像内容。同时，内置PSNR（峰值信噪比）质量评估模块，可量化分析处理结果，为算法性能评估提供可靠依据。

功能特性

• 图像去噪：基于全变分正则化模型，去除高斯噪声、椒盐噪声等，显著提升图像质量的同时保留边缘与细节。
• 图像修复：针对带有遮挡或缺损的图像，通过变分模型重建缺失区域，保持视觉结构的自然连贯。
• 质量评估：自动计算PSNR值，客观评估处理后的图像与原始图像之间的差异，支持算法参数调优。

使用方法

1. 准备输入文件：

- 输入待处理的图像（支持JPEG、PNG、BMP等格式，可为灰度或彩色图像）。 - 若使用修复功能，需提供二值掩膜图像标记缺损区域。 - 若需PSNR评估，请准备原始无噪图像作为参考基准。

1. 设置处理参数：

- 选择处理模式（去噪或修复）。 - 指定噪声类型（如高斯噪声、椒盐噪声）或自定义参数。 - 调整算法参数（如正则化系数、迭代次数等，可选）。

1. 执行处理：

- 运行主程序，系统将自动完成图像处理与质量评估。

1. 获取输出结果：

- 输出去噪或修复后的图像（格式与输入一致）。 - 生成PSNR数值报告（如提供参考图像）。 - 可选输出迭代过程曲线等中间数据。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b 或更高版本
• 内存建议：不小于4 GB（处理高分辨率图像时建议8 GB以上）

文件说明

主程序文件集成了系统的核心处理流程，主要包括图像读取与预处理、全变分去噪与修复算法的执行、处理结果的可视化展示以及PSNR指标的计算与输出。该文件通过模块化设计实现了用户交互、参数配置、算法调用和结果导出的完整功能，确保用户能够便捷地完成图像处理任务。