MATLAB图像孔洞裂缝修复系统：基于同态性与最邻近插值的智能修复技术

资 源 简 介

本MATLAB项目利用图像局部同态性原理与最邻近插值算法，对灰度及彩色图像中的孔洞或裂缝区域进行智能修复。系统分析有效像素信息，实现高效缺失区域填充。具备操作简便、修复精准的特点。

详 情 说 明

基于同态性与最邻近插值的图像孔洞裂缝修复系统

项目介绍

本项目旨在实现对图像中存在的孔洞或裂缝区域的智能修复。系统利用图像局部同态性原理，结合最邻近插值算法，通过分析孔洞/裂缝周围的有效像素信息，自动完成缺失区域的填充和修复。支持对灰度图像和彩色图像的孔洞修复，能够有效保持图像原有的纹理结构和视觉连续性。

功能特性

• 智能修复算法：基于图像局部同态性分析与最邻近插值算法
• 多格式支持：支持JPEG、PNG、BMP等常见图像格式
• 双模式输入：可接受二值掩膜图像或手动指定孔洞坐标范围
• 参数可调节：用户可以自定义插值窗口大小、相似度阈值等参数
• 可视化展示：提供修复过程的可视化对比效果
• 质量评估：自动生成包含PSNR和SSIM等量化指标的修复质量评估报告

使用方法

输入要求

1. 图像数据：灰度或彩色图像（支持JPEG、PNG、BMP格式）
2. 孔洞标记：

- 二值掩膜图像（白色表示孔洞区域，黑色表示有效区域） - 或手动指定的孔洞坐标范围

1. 参数设置：可调节插值窗口大小、相似度阈值等参数

输出结果

1. 修复图像：与输入图像同尺寸、同格式的完整修复结果
2. 过程可视化：孔洞区域修复前后的对比效果展示
3. 评估报告：包含峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)的量化评估

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 足够的内存以处理输入的图像尺寸

文件说明

main.m文件作为系统的核心入口，实现了图像孔洞修复的全流程控制，主要包括图像数据的读取与预处理、孔洞区域的自动检测与边界识别、基于同态性分析的修复参数计算、最邻近插值算法的执行、修复结果的可视化展示以及修复质量的量化评估等功能。该文件整合了系统的各个技术模块，确保修复过程的完整性与准确性。