MATLAB凸集投影（POCS）图像重建工具

资 源 简 介

本项目提供一种基于凸集投影（POCS）的MATLAB图像重建系统，适用于处理因缺失、噪声或部分损毁导致的受损图像。通过迭代投影方法恢复完整图像，可广泛用于科研图像增强、医学成像等领域。

详 情 说 明

基于凸集投影（POCS）的缺失数据图像重建系统

项目介绍

本项目利用凸集投影（Projections Onto Convex Sets, POCS）算法，在MATLAB环境中开发了一套图像重建系统。该系统能够有效处理存在信息缺失、噪声干扰或部分损坏的二维/三维图像，通过迭代投影将图像约束于预设的凸集空间，逐步恢复其原始信息。该系统在医学影像重建、卫星图像修复、图像压缩恢复等领域具有广泛应用价值。

功能特性

• 核心算法：采用成熟的凸集投影（POCS）迭代算法，确保重建过程的稳定性和收敛性。
• 灵活输入：支持二维/三维的灰度或彩色图像矩阵（如JPEG、PNG格式）作为输入，可处理带有缺失区域、噪声或下采样的受损图像。
• 参数可调：用户可自定义迭代次数上限、收敛阈值以及多种凸集约束条件（如频域约束、空间域约束），以满足不同重建需求。
• 全面输出：提供重建后的完整图像（与输入同维度），并生成迭代收敛曲线、重建误差报告以及重建前后对比图，便于结果分析和评估。

使用方法

1. 准备输入：将待重建的图像文件置于指定路径。
2. 参数设置：在运行主程序前，根据实际需求修改或设置相关参数，包括迭代次数、收敛阈值以及凸集约束条件。
3. 执行重建：运行主程序文件，系统将自动执行图像预处理、迭代重建过程。
4. 结果获取：程序运行完毕后，重建图像及分析报告将保存于输出目录，同时可在命令行或图形界面查看关键信息。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 依赖工具箱：Image Processing Toolbox, Signal Processing Toolbox (如需特定变换)

文件说明

主程序文件整合了系统的核心工作流程，其功能涵盖：受损图像的读取与初始化参数设置、执行必要的数据归一化与预处理、依据设定的凸集约束条件主导POCS迭代重建过程、对算法收敛性进行实时监控并在满足条件时终止迭代、最终完成重建结果的可视化展示与数据导出。