MATLAB实现的基于区域纹理合成的自适应图像修复系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了一种自适应图像修复系统，通过分析缺损区域周围的纹理特征，智能匹配并合成最佳纹理进行填充。支持用户交互式操作，适用于局部遮挡或损坏图像的快速修复。

详 情 说 明

基于区域纹理合成的自适应图像修复系统

项目介绍

本项目针对图像中局部区域缺损或遮挡问题，开发了一种基于纹理合成的智能修复方案。系统通过分析缺损区域周围的纹理特征，自动匹配最合适的纹理样本进行合成填充，能够有效保持图像的结构连续性和视觉真实性。该系统支持用户交互式指定修复区域，具备自适应纹理分析和多尺度合成能力，适用于数字图像修复、老照片修复等多种应用场景。

功能特性

• 智能纹理分析：自动分析缺损区域周围的纹理特征和结构信息
• 自适应样本匹配：基于纹理特征相似度自动寻找最优匹配样本
• 多尺度合成策略：采用金字塔多分辨率合成技术，提高修复质量
• 交互式修复区域指定：支持用户手动绘制或程序自动检测修复区域
• 参数可配置：提供纹理合成块大小、搜索区域半径、合成迭代次数等参数调节
• 修复过程可视化：实时展示纹理匹配和合成过程
• 质量评估报告：自动计算PSNR、SSIM等图像质量评价指标

使用方法

1. 准备输入数据：

- 加载待修复的RGB或灰度图像（支持JPG、PNG、BMP格式） - 通过交互式工具绘制修复区域掩模，或使用自动检测功能生成掩模

1. 参数设置（可选）：

- 调整纹理合成块大小（默认15×15像素） - 设置搜索区域半径（默认30像素） - 配置合成迭代次数（默认100次）

1. 执行修复：

- 运行主程序开始纹理分析和合成过程 - 系统将自动显示修复进度和中间结果

1. 获取输出：

- 保存完整修复后的高质量图像 - 查看修复过程可视化动画 - 获取修复质量评估报告（包含PSNR、SSIM指标）

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11，macOS 10.14+，或Linux Ubuntu 16.04+
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 硬件要求：

- 内存：至少8GB RAM（推荐16GB） - 存储空间：1GB可用硬盘空间 - 显卡：支持OpenGL的显卡（用于加速图像处理）

文件说明

主程序文件承担了系统的核心调度与控制功能，主要实现了图像数据与掩模的加载预处理、纹理特征的分析与参数计算、多尺度纹理合成的流程控制、修复过程的可视化展示以及修复结果的输出与质量评估。该文件整合了各算法模块，确保修复流程的完整执行。