基于Criminisi算法的灰度图像修复MATLAB实现

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了Criminisi图像修复算法，专门处理灰度图像。系统自动检测损坏区域，通过纹理分析和块匹配逐块修复缺失内容，适用于老旧照片或破损图像的高效复原。

详 情 说 明

基于Criminisi算法的灰度图像修复系统

项目介绍

本项目实现了一个基于Criminisi算法的灰度图像修复系统。该系统专门针对灰度图像设计，能够自动识别并修复图像中的损坏区域。通过经典的优先权计算机制和最佳匹配块搜索技术，系统能够有效地填充缺失内容，保持图像纹理的连续性和结构的一致性。系统提供完整的图像预处理、修复过程可视化和修复质量评估功能，为图像修复研究与应用提供了实用的工具。

功能特性

• 自动区域识别: 根据掩码图像自动识别待修复区域
• 智能优先权计算: 结合置信项和数据项的综合优先权评估机制
• 最优匹配搜索: 基于纹理相似性的最佳匹配块搜索算法
• 动态修复过程: 支持修复过程的可视化展示和动态更新
• 多维度评估: 提供PSNR、SSIM等客观质量评估指标
• 参数可配置: 支持模板块大小、搜索范围等关键参数灵活调整

使用方法

1. 准备输入文件:

- 待修复的灰度图像（JPEG/PNG/BMP格式） - 修复区域掩码图像（黑白二值图，白色表示待修复区域）

1. 配置算法参数:

- 设置模板块大小（通常为5×5至15×15） - 定义搜索窗口尺寸 - 设定收敛阈值等参数

1. 执行修复过程:

- 运行主程序启动修复流程 - 系统将自动显示修复进度和中间结果

1. 获取输出结果:

- 修复完成的灰度图像 - 修复过程图像序列 - 质量评估报告和运行统计信息

系统要求

• 操作系统: Windows/Linux/macOS
• 运行环境: MATLAB R2018b或更高版本
• 内存要求: 建议4GB以上（根据图像尺寸调整）
• 存储空间: 至少1GB可用空间

文件说明

项目主入口程序承担了系统核心功能的集成与调度，主要包括图像数据的读取与预处理、修复算法的参数初始化、优先权计算与更新机制的实现、最佳匹配块的搜索与填充操作、修复过程的实时可视化展示，以及最终修复结果的输出与质量评估分析。该程序完整实现了Criminisi算法的迭代修复流程，确保修复过程的准确性和效率。