基于MATLAB的图像同态性孔洞与裂缝填充算法实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了一种基于最邻近插值原理的图像修复方法。通过自动识别孔洞与裂缝区域，并依据最近邻像素统计特征进行智能插值填充，有效保持图像的结构与纹理一致性，适用于各类破损图像的高质量修复。

详 情 说 明

图像同态性孔洞与裂缝填充算法

项目介绍

本项目基于图像同态性分析与最邻近插值原理，开发了一种针对孔洞与裂缝区域的智能图像填充算法。该技术能够自动检测图像中的像素缺失区域，并利用邻近像素的统计特征进行高质量重建，有效保持原始图像的纹理结构和颜色一致性。适用于自然场景图像、医学影像等多种需要对缺失像素进行修复的应用场景。

功能特性

• 智能区域识别：自动检测图像中的孔洞和裂缝等不规则缺失区域
• 同态性分析：基于图像局部统计特征分析像素分布规律
• 最邻近插值：采用优化的邻近像素搜索算法进行精准重建
• 多格式支持：兼容JPG、PNG、BMP、TIFF等常见图像格式
• 双模式输出：支持输出修复后的完整图像及修复区域掩码对比图
• 色彩保持：有效维持RGB彩色图像和灰度图像的颜色一致性

使用方法

1. 准备输入图像：确保待处理图像包含明显的孔洞或裂缝区域
2. 运行主程序：执行主处理流程启动图像分析与修复
3. 获取输出结果：程序将生成修复后的图像文件
4. 可选输出：如需对比修复效果，可启用掩码图输出功能

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持常见图像格式的读写操作

文件说明

主程序文件实现了完整的图像处理流水线，包含图像读取与格式校验、缺失区域自动检测与边界定位、同态性特征分析与像素分类、基于最邻近原则的插值重建算法，以及修复结果输出与可视化展示等核心功能模块。该文件通过协调各算法组件，确保从输入到输出的全流程自动化处理。