基于POCS算法的MATLAB图像重建系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了凸集投影（POCS）算法，能够有效重建退化图像（如模糊、含噪声或部分缺损的图像）。通过定义多个凸约束集合迭代求解，系统可显著恢复图像质量，适用于图像处理研究与应用。

详 情 说 明

基于POCS算法的图像重建系统

项目介绍

本项目实现了一个基于凸集投影（Projection Onto Convex Sets, POCS）算法的图像重建系统。该系统能够对多种退化类型的图像（如模糊、噪声污染或像素缺失的图像）进行有效的重建恢复。通过定义多个凸约束集合并采用迭代投影技术，系统能够逐步逼近原始清晰图像，在图像去模糊、去噪声和图像修复等任务中表现出良好的性能。

功能特性

• 多退化模型支持：可处理模糊、噪声、像素缺失等多种图像退化问题
• 灵活约束配置：支持图像支持域、幅度范围、频域带宽等多种先验约束
• 可视化分析：提供重建过程监控、收敛曲线分析和质量评估指标
• 参数可调：用户可自定义迭代次数、收敛阈值、约束权重等关键参数

使用方法

1. 准备输入数据：准备待处理的退化图像（灰度图像矩阵）
2. 设置退化参数：根据实际情况配置点扩散函数、噪声参数或缺失像素标记
3. 配置算法参数：设定迭代次数、收敛阈值和约束权重系数
4. 运行重建程序：执行主程序开始图像重建过程
5. 查看输出结果：获取重建图像、收敛分析报告和可视化对比图

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Signal Processing Toolbox

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，包括图像数据预处理、退化模型建立、凸约束集合定义、POCS迭代算法执行、收敛性判断以及结果可视化输出。该文件能够根据用户输入的参数自动完成整个图像重建流程，并生成相应的质量评估报告和对比展示图表。