基于Perona-Malik模型的MATLAB图像去噪系统

资 源 简 介

本项目实现了Perona-Malik各向异性扩散模型，能够根据局部梯度自适应调整扩散强度，在抑制噪声的同时有效保持图像边缘锐度。适用于二维图像智能去噪处理。

详 情 说 明

基于Perona-Malik各向异性扩散模型的二维图像智能去噪系统

项目介绍

本项目实现了一种基于Perona-Malik（P-M）各向异性扩散理论的智能图像去噪方法。该模型通过偏微分方程数值求解技术，建立了一种根据图像局部梯度信息自适应调整扩散强度的非线性滤波机制。与传统线性滤波方法相比，本系统能够在有效抑制图像噪声的同时，显著更好地保持边缘轮廓的锐度和重要纹理细节，适用于科学图像处理、医学影像分析、数字摄影等多个领域的图像质量增强需求。

功能特性

• 自适应扩散控制：基于图像局部梯度幅值动态调节扩散强度，在平坦区域强扩散以去除噪声，在边缘区域弱扩散以保护细节
• 多扩散函数支持：提供指数型（exponential）和分段线性型（piecewise linear）两种经典扩散函数选择
• 参数灵活配置：可调节迭代次数、时间步长、边缘敏感系数等关键参数，满足不同噪声水平和图像特性的处理需求
• 过程可视化：支持去噪过程动态演化显示，可生成GIF动画直观展示图像逐步优化效果
• 量化评估：自动计算峰值信噪比（PSNR）、结构相似性（SSIM）等客观质量指标，定量评估去噪性能

使用方法

1. 准备输入图像：将待去噪的灰度图像（JPG、PNG等格式）放置于指定目录
2. 参数设置：在配置区设置处理参数：

- 迭代次数：控制去噪过程的迭代数量（默认50-100次） - 时间步长：数值求解的时间步长，影响算法稳定性（通常设为0.1-0.25） - K值：边缘敏感系数，决定梯度阈值（建议根据图像噪声水平调整） - 扩散函数：选择指数型或分段线性型扩散函数

1. 执行去噪：运行主程序，系统将自动加载图像、执行P-M扩散算法
2. 结果输出：获得去噪后的图像矩阵（归一化至[0,1]），可选择生成过程演化GIF动画和性能指标报告

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存需求：至少4GB RAM（处理高分辨率图像时建议8GB以上）
• 磁盘空间：100MB可用空间（用于存储临时文件和输出结果）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括图像数据读取与预处理、各向异性扩散偏微分方程的离散化数值求解、基于梯度信息的扩散系数自适应计算、多轮迭代过程的收敛性控制、结果图像的归一化输出与可视化展示等功能模块。该文件通过参数化设计实现了算法关键组件的灵活调用，确保了去噪处理的有效性和稳定性，同时提供了过程监控和性能评估的集成接口。