MATLAB偏微分方程图像去噪算法工具包发布

资 源 简 介

本项目集成Perona-Malik方程、SHOCK滤波器等经典偏微分方程算法，提供高效的图像去噪解决方案。支持各向异性扩散与鲁棒噪声处理，适用于科研与工程场景，简化MATLAB环境下的图像增强流程。

详 情 说 明

基于偏微分方程理论的图像去噪算法集合系统

项目介绍

本项目是一个基于偏微分方程(PDE)理论的MATLAB图像去噪工具包，集成了多种经典的偏微分方程图像处理算法。通过Perona-Malik各向异性扩散模型、SHOCK滤波器等先进技术，实现对高斯噪声、椒盐噪声等多种噪声类型的有效去除，同时在去噪过程中保持良好的图像边缘和细节特征。

功能特性

• 多算法集成：包含Perona-Malik各向异性扩散、SHOCK滤波器等经典PDE去噪算法
• 多噪声处理：支持高斯噪声、椒盐噪声等多种噪声类型的去除
• 边缘保持：采用非线性扩散正则化技术，在去噪同时保护图像边缘信息
• 参数可调：提供扩散系数、迭代次数、时间步长等关键参数的可调节接口
• 边界条件设置：支持Neumann边界和周期性边界条件
• 性能评估：提供PSNR、SSIM等客观评价指标的量化分析

使用方法

1. 准备输入图像：支持RGB彩色图像(uint8格式)或灰度图像(double格式)
2. 设置噪声参数：指定噪声类型(高斯/椒盐)和强度参数
3. 配置算法参数：调整扩散系数、迭代次数、时间步长等参数
4. 选择边界条件：根据需求设置Neumann边界或周期性边界条件
5. 运行去噪算法：执行主程序获取去噪结果
6. 分析输出结果：查看去噪图像、收敛曲线、参数敏感性分析和性能指标

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制功能，包括图像数据的读取与预处理、噪声模型的生成与添加、多种偏微分方程去噪算法的调用执行、去噪过程的可视化监控、去噪效果的定量评估分析以及最终结果的综合输出展示。该文件作为整个系统的调度中心，协调各功能模块的协同工作，为用户提供完整的图像去噪解决方案。