MATLAB偏微分方程图像修复系统

资 源 简 介

本MATLAB项目采用偏微分方程方法，高效修复图像缺失区域、划痕及噪声，支持灰度与彩色图像处理，在保持原始特征的同时恢复图像质量。适用于学术研究及实际应用。

详 情 说 明

基于偏微分方程的图像修复系统

项目介绍

本项目采用偏微分方程(PDE)方法实现先进的图像修复功能。系统通过建立科学的扩散方程模型，结合各向异性扩散算法和变分法能量最小化技术，能够智能处理图像中的缺失区域、划痕和噪声等问题。该系统支持灰度图像与彩色图像两种处理模式，在修复过程中能有效保持图像原始特征，实现损坏区域的自然填充和纹理重建。

功能特性

• 双模式支持：同时支持灰度图像和RGB彩色图像的修复处理
• 智能修复：基于偏微分方程的扩散模型，实现损坏区域的智能填充
• 特征保持：各向异性扩散算法确保图像边缘和纹理特征不被破坏
• 参数可调：提供扩散系数、迭代次数、收敛阈值等关键参数调节
• 过程可视化：实时展示迭代修复过程的动态效果
• 质量评估：自动生成包含PSNR、SSIM等客观指标的质量评估报告

使用方法

输入要求

• 待修复图像：支持JPEG、PNG、BMP格式的灰度或彩色图像
• 损坏区域掩码：与输入图像同尺寸的二值图像（白色区域标识需修复部分）
• 修复参数：可根据实际需求设置扩散系数、迭代次数等参数

输出结果

• 修复图像：保持原始尺寸和格式的完整修复结果
• 过程可视化：修复过程的动态效果展示图
• 评估报告：包含PSNR、SSIM等量化指标的质量分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox图像处理工具箱
• 至少4GB内存（处理大尺寸图像建议8GB以上）
• 支持常见图像格式的读写操作

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了图像数据读取与预处理、偏微分方程修复模型的构建与求解、各向异性扩散算法的执行控制、修复过程的实时可视化展示，以及最终修复结果的质量评估与输出等功能模块的协同运作。