MATLAB实现基于Criminisi算法的智能图像修复系统

资 源 简 介

本项目在MATLAB环境下完整实现了经典的Criminisi图像修复算法，可自动识别图像缺损区域（划痕、污渍等），并依据周边纹理结构进行智能填充，修复效果自然逼真。

详 情 说 明

基于Criminisi算法的MATLAB图像修复系统

项目介绍

本项目基于Criminisi等人提出的经典图像修复算法，采用MATLAB实现了一套完整的图像修复系统。系统能够智能识别图像中的缺损区域（如划痕、污渍、遮挡物等），通过分析周围完整区域的纹理和结构信息，按照优先级顺序逐步填充缺损区域。算法有效结合等照度线驱动和纹理合成技术，在保持图像结构连续性的同时实现高质量的纹理重建。

功能特性

• 智能缺损识别：通过掩模图像精确定位待修复区域
• 优先级驱动修复：采用等照度线驱动的优先权计算，确保结构连续性优先修复
• 高质量纹理合成：基于样本块的纹理合成技术，实现自然纹理重建
• 动态模板匹配：采用最优块搜索策略，保证修复块的最佳匹配
• 参数可配置：支持块大小、搜索窗口半径等关键参数灵活调整
• 修复过程可视化：可选生成修复过程动态演示
• 质量评估：提供PSNR、SSIM等客观质量评价指标

使用方法

基本使用步骤

1. 准备输入文件：

- 待修复图像：RGB或灰度格式的JPEG、PNG图像 - 掩模图像：与输入图像同尺寸的二值图像，白色区域标示待修复区域

1. 设置算法参数（可选）：

- 块大小：控制纹理合成的样本块尺寸 - 搜索窗口半径：决定候选块的搜索范围 - 收敛阈值：影响算法终止条件

1. 执行修复：

- 运行主程序，系统将自动完成缺损区域检测、优先级计算和纹理合成

1. 查看输出结果：

- 完整修复图像：保存修复后的完整图像 - 修复过程记录：可选输出修复过程的动态演示 - 质量评估报告：输出修复区域的客观质量指标

快速开始示例

% 载入待修复图像和掩模图像 input_img = imread('damaged_image.jpg'); mask_img = imread('mask_image.png');

% 设置修复参数（可选） patch_size = 9; % 块大小 search_radius = 15; % 搜索窗口半径

% 执行图像修复 [restored_img, process_info] = main(input_img, mask_img, patch_size, search_radius);

系统要求

• MATLAB版本：R2016a或更高版本
• 必需工具箱：

- Image Processing Toolbox - Computer Vision Toolbox（可选，用于质量评估功能）

• 内存要求：建议4GB以上内存，处理大图像时需要更大内存
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了图像修复的核心处理流程，实现了缺损区域自动识别与边界提取、基于等照度线和置信度项的优先权计算机制、在完整区域中进行最优匹配块的搜索与选取、采用纹理合成技术对缺损区域的逐步填充更新，以及修复过程的实时可视化与质量评估功能，为用户提供完整的图像修复解决方案。