MATLAB实现的P-M正则化模型图像去噪滤波实验系统

资 源 简 介

本项目基于Perona-Malik正则化模型，构建了一个完整的图像去噪非线性扩散滤波实验平台。支持噪声添加、参数动态调节、滤波结果可视化及性能分析，能够有效实现边缘保持的图像平滑。适用于图像处理教学与研究。

详 情 说 明

基于P-M正则化模型的图像去噪滤波实验系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的Perona-Malik（P-M）正则化图像滤波实验平台。该系统基于P-M非线性扩散方程，通过有限差分法数值求解，实现边缘保持的图像去噪效果。平台集成了噪声生成、参数调节、实时可视化、性能评估等完整实验流程，为图像处理研究和算法验证提供专业的实验环境。

功能特性

• 完整的实验流程：从噪声生成到去噪处理、性能评估的一站式解决方案
• 灵活的噪声模拟：支持高斯噪声、椒盐噪声等多种噪声类型，参数可调
• P-M非线性扩散：实现标准的P-M正则化模型，支持两种扩散系数函数选择
• 实时可视化：动态显示迭代过程中的图像演变序列，直观展示滤波效果
• 定量性能评估：提供PSNR、SSIM等客观评价指标，生成详细分析报告
• 参数优化分析：支持正则化参数、迭代次数等关键参数的优化研究

使用方法

1. 准备输入图像：选择清晰的原始图像（支持jpg/png/bmp等格式）
2. 配置噪声参数：设置高斯噪声方差或椒盐噪声密度等参数
3. 调整滤波参数：

- 选择扩散系数函数类型（指数型或倒数型） - 设置时间步长、迭代次数、正则化参数 - 配置收敛阈值和显示选项

1. 执行滤波处理：运行主程序开始P-M扩散滤波计算
2. 查看结果：

- 观察去噪后的图像效果 - 分析性能指标数据和收敛曲线 - 查看生成的实验分析报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM（建议8GB以上用于处理大尺寸图像）
• 存储空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，主要负责实验流程的整体调度，包括图像数据的读取与预处理、噪声模型的生成与添加、P-M扩散方程的数值求解过程控制、迭代收敛性监测、去噪效果的实时可视化展示，以及最终的性能指标计算与分析报告生成。该文件整合了各项功能模块，确保实验过程的有序执行和结果的准确输出。