MATLAB图像修复：基于块匹配与填充的智能修复系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现经典图像修复算法，通过匹配与填充图像块，智能修复划痕、缺失或遮挡区域，保持结构与纹理连续性。适用于受损图像复原，操作高效，结果自然。

详 情 说 明

基于图像块匹配与填充的图像修复系统

项目介绍

本项目实现了一种经典的图像修复算法，旨在自动修复图像中的受损区域。算法通过分析受损区域周围的完整像素块，在图像其他完整区域内搜索最相似的图像块，并智能地进行填充，从而恢复图像缺失部分的结构和纹理信息。该系统特别适用于修复老照片上的划痕、破损文档中的缺失部分，或移除图像中不需要的物体（如水印、遮挡物），最终生成视觉连贯、自然的修复结果。

功能特性

• 核心修复能力：能够有效修复由划痕、孔洞或人为遮挡造成的图像缺失区域。
• 智能块匹配：采用基于图像块匹配的技术，在完整图像区域中寻找与受损边缘最匹配的纹理和结构块。
• 优先填充策略：通过计算受损区域边缘块的优先级，确定最佳填充顺序，优先修复结构信息丰富的区域，以保持边缘连续性。
• 纹理合成与传播：将匹配到的图像块无缝合成到受损区域，实现纹理的自然传播与过渡。
• 过程可视化：在修复过程中可视化显示修复进度和当前匹配的图像块，方便用户观察算法执行细节。
• 质量评估：修复完成后，自动生成评估报告，提供PSNR（峰值信噪比）和SSIM（结构相似性）等客观指标，用于量化评估修复效果。
• 参数可调：支持用户自定义关键算法参数，如修补块的大小、匹配搜索窗口的半径以及匹配阈值等，以适应不同修复场景。

使用方法

1. 准备输入文件：

- 受损图像：准备一张待修复的彩色或灰度图像（支持JPEG、PNG等格式）。 - 掩模图像：准备一张与受损图像尺寸相同的二值化黑白掩模图像。其中，白色区域表示需要修复的部分，黑色区域表示完好的部分。

1. 运行主程序：

在MATLAB环境中运行主脚本，并根据提示或直接修改代码中的参数设置输入文件路径和算法参数。

1. 设置参数（可选）：

可根据具体图像和修复需求调整以下参数： - patch_size: 图像块的大小。 - search_radius: 匹配搜索的范围半径。 - match_threshold: 块匹配的相似度阈值。

1. 获取输出：

程序运行结束后，将生成： - 修复后的完整图像：保存在指定路径，格式与原始图像一致。 - 修复过程可视化图：展示修复过程中的关键步骤。 - 修复质量评估报告：以文本或图表形式呈现PSNR和SSIM等评价指标。

系统要求

• 操作系统： Windows / Linux / macOS
• 软件环境： MATLAB R2018a 或更高版本
• 必需工具箱： Image Processing Toolbox

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能流程。它主要负责读取受损图像和对应的掩模图像，并根据用户设定的参数，调用图像块匹配与优先填充算法执行修复任务。该文件还控制着修复过程的可视化展示，并在完成后计算修复结果的质量评价指标，最终将修复图像及相关结果输出保存。整个系统的启动、核心计算与结果输出均由此文件协调完成。