基于LASIP局部多项式逼近的MATLAB图像复原与去噪系统

资 源 简 介

本项目利用LASIP局部多项式逼近算法，针对二维图像进行高效复原与去噪处理。系统可有效修复退化图像，提升图像质量，适用于数字图像处理与计算机视觉应用。

详 情 说 明

基于LASIP局部多项式逼近的二维图像复原与去噪系统

项目介绍

本项目实现了一个基于LASIP（Locally Adaptive Statistical Iterative Processing）局部多项式逼近算法的二维图像处理系统。该系统专门针对图像复原和去噪任务设计，通过局部自适应地拟合多项式函数，在有效抑制噪声和恢复图像质量的同时，能够很好地保持图像的边缘和细节特征。系统适用于各种退化图像和含噪图像的处理应用。

功能特性

• 先进的去噪算法：采用LASIP局部多项式逼近技术，实现高质量图像去噪
• 局部自适应处理：基于二维信号自适应窗口处理技术，根据图像局部特性调整处理参数
• 迭代优化机制：结合正则化技术，通过迭代优化提高处理效果
• 多噪声类型支持：可处理高斯噪声、椒盐噪声等多种噪声类型
• 参数灵活配置：支持自定义局部窗口大小、多项式阶数、迭代次数等关键参数
• 质量评估功能：自动计算PSNR、SSIM等客观质量评价指标
• 可视化分析：提供迭代收敛曲线和局部处理效果的可视化展示

使用方法

输入要求

• 输入图像：支持JPG、PNG、BMP等标准图像格式，可处理灰度或彩色二维矩阵数据
• 噪声参数：可选输入噪声类型（高斯噪声、椒盐噪声等）和噪声水平参数
• 处理参数：可调节局部窗口大小、多项式阶数、迭代次数等处理参数

输出结果

• 复原/去噪图像：输出与输入同尺寸的二维矩阵，可保存为标准图像格式
• 处理质量指标：提供PSNR、SSIM等客观质量评价指标
• 处理过程数据：包含迭代收敛曲线、局部处理效果可视化图等分析数据

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 建议内存：4GB以上
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括图像读取与预处理、噪声参数配置、LASIP算法执行、结果质量评估以及处理结果的可视化输出等功能模块，实现了从图像输入到最终结果生成的全流程自动化处理。