MATLAB实现的BSCB偏微分方程图像修复系统

资 源 简 介

本项目基于经典的BSCB偏微分方程算法，开发了一套智能图像修复工具，能够自动检测并修复灰度与彩色图像中的破损区域。系统通过扩散过程实现高质量修复，适用于艺术复原和数字图像处理场景。

详 情 说 明

基于BSCB偏微分方程的智能图像修复系统

项目介绍

本项目实现了经典的BSCB（Bertalmio-Sapiro-Caselles-Ballester）图像修复算法，利用偏微分方程驱动的扩散过程对图像进行智能修复。系统能够自动识别图像中的破损区域，通过等照度线方向扩散技术，有效处理划痕、污渍、文字遮盖等多种图像缺损情况。该系统全面支持灰度图像与彩色图像处理，并提供完整的修复过程可视化和质量评估功能。

功能特性

• 智能破损识别：基于掩膜图像精确识别待修复区域
• BSCB修复算法：实现经典的偏微分方程修复模型，确保修复效果自然
• 多图像格式支持：支持JPEG、PNG、BMP格式的灰度与彩色图像处理
• 参数可调节：可自定义迭代次数、扩散系数、收敛阈值等关键参数
• 修复过程可视化：提供实时进度显示、收敛曲线图和动画演示
• 质量评估报告：自动计算PSNR和SSIM指标，量化修复效果
• 彩色图像处理：采用多通道分离处理技术，确保色彩一致性

使用方法

基本参数设置

% 设置算法参数 iterations = 1000; % 迭代次数（默认1000） lambda = 0.1; % 扩散系数（默认0.1） threshold = 1e-5; % 收敛阈值（默认1e-5）

输入文件要求

• 待修复图像：uint8类型的灰度或彩色图像矩阵
• 破损区域掩膜：与输入图像同尺寸的二值逻辑矩阵（白色区域值为1表示待修复区域）

输出结果

• 修复后的完整图像矩阵（保持原尺寸和数据类型）
• 修复过程收敛曲线图
• 可选生成修复进度可视化动画
• 修复质量评估报告（含PSNR、SSIM指标）

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 推荐内存：4GB以上
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件整合了图像修复系统的核心功能模块，包括图像数据读取与验证、破损区域自动检测、BSCB偏微分方程求解引擎、多通道彩色图像处理流水线、修复过程实时监控与可视化、修复质量量化评估等完整工作流程。该文件作为系统入口点，负责协调各算法模块的协同运作，确保修复过程的准确执行和结果输出。