MATLAB实现Criminisi经典图像修复算法教学项目

资 源 简 介

本项目提供Criminisi图像修复算法的完整MATLAB实现，包含交互式教学演示功能。用户可加载破损图像与掩膜，观察基于纹理合成的修复过程，并调节块大小、优先级等参数，直观理解算法原理。

详 情 说 明

MATLAB版Criminisi经典图像修复算法教学与演示项目

项目介绍

本项目基于MATLAB实现了Criminisi等人提出的经典图像修复算法。该算法结合了基于优先级的填充顺序和纹理合成技术，能够有效修复图像中的大面积破损区域。项目旨在通过交互式演示环境，直观展示算法的完整工作流程，便于使用者深入理解算法原理、进行参数实验和修复效果评估。

功能特性

• 完整算法流程：实现优先级计算、块匹配、纹理合成等核心步骤
• 交互式演示：支持加载自定义破损图像与掩膜，实时调节算法参数
• 可视化分析：动态显示修复过程，包括优先级分布、最佳匹配块定位
• 效果评估：提供PSNR和SSIM客观指标量化修复质量
• 过程记录：可生成修复全过程动画录像，便于教学与分析

使用方法

1. 准备输入数据：标准RGB格式的破损图像和对应的二值掩膜图像（白色区域标记待修复部分）
2. 运行主程序，在图形界面中加载图像和掩膜
3. 调整参数设置：修复块尺寸、优先级权重、搜索窗口大小等
4. 启动修复过程，观察实时可视化效果
5. 查看最终修复结果和质量评估指标，可导出修复图像和过程动画

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox图像处理工具箱
• 推荐内存4GB以上，处理高分辨率图像时需要更大内存

文件说明

主程序文件集成了算法的核心控制逻辑与用户交互界面，主要功能包括：图像与掩膜数据的载入与预处理；修复参数的图形化设置与验证；优先级计算、块匹配与合成等修复步骤的迭代执行；修复过程中的可视化显示与状态更新；修复结果的输出与质量评估指标的计算；以及全过程动画的记录与保存功能。