基于MATLAB的数字图像修复与增强系统发布

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现智能化图像修复与增强，支持小范围破损修复、多类型噪声滤除及细节边缘增强，大幅提升图像质量与视觉效果。适用于学术研究及工程应用。

详 情 说 明

基于MATLAB的数字图像修复与增强系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的综合性数字图像处理系统，专注于对退化图像进行智能化修复与质量增强。系统集成了多种先进的图像处理算法，旨在有效解决图像中常见的划痕、污点、噪声等问题，并能够显著提升图像的清晰度与细节表现力。该系统既适用于自动化批量处理，也提供了灵活的交互式操作界面，可满足研究、教学及实际应用等多场景需求。

功能特性

• 小范围破损修复：采用基于偏微分方程的BSCB等修复模型，能够智能重建图像中因划痕、污点或像素缺失而造成的小范围破损区域，恢复图像内容的连续性与自然感。
• 图像降噪处理：集成多种滤波技术，包括自适应非局部均值去噪(NL-Means)算法，可有效滤除高斯噪声、椒盐噪声等常见噪声，同时尽可能保留图像原始细节。
• 细节增强与边缘锐化：通过先进的稀疏表示与字典学习等技术，增强图像的细节纹理并锐化边缘，显著提升整体视觉清晰度和质量。
• 交互式处理工具：提供友好的图形用户界面，支持用户手动选择特定区域进行精准修复，或选择自动全局优化模式对整幅图像进行处理，操作灵活便捷。

使用方法

1. 启动系统：在MATLAB环境中运行主程序文件以启动图形用户界面。
2. 载入图像：通过界面菜单或按钮导入待处理的图像文件（支持JPEG, PNG, BMP等格式）。系统自动识别灰度或彩色图像。
3. 选择处理功能：根据需求，在界面中选择相应的处理功能，如“破损修复”、“图像降噪”或“细节增强”。
4. 设置参数/区域（可选）：

* 对于破损修复，可载入预先准备好的二值掩模图像来精确指定待修复区域，或在图像上直接手动圈选。 * 部分功能可调整算法参数（如去噪强度、增强幅度）以获得最佳效果。

1. 执行处理：点击“执行”或相应按钮，系统开始进行处理。处理进度和状态将在界面显示。
2. 查看与保存结果：处理完成后，界面将展示原图与处理结果的对比图。用户可查看客观评估指标（PSNR, SSIM），并可选择保存修复后的图像及中间结果。

系统要求

• 软件环境：需要安装MATLAB R2018a或更高版本。
• 必备工具箱：需要MATLAB的Image Processing Toolbox。
• 硬件建议：建议配备足够的内存（8GB或以上）以处理高分辨率图像，获得流畅的交互体验。

文件说明

主程序文件作为整个系统的控制核心与用户交互入口，它集成并调度了所有核心算法模块。其主要能力包括：创建并管理图形用户界面，接收用户的输入指令与参数设置，调用图像修复、噪声滤除、细节增强等核心处理函数，控制图像数据的读取、处理和结果输出流程，并在界面上实时显示处理进度与最终的效果对比图。