MATLAB实现的改进型非线性各向异性扩散图像保边去噪算法

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了改进的非线性各向异性扩散算法，通过引入二阶导数项来增强边缘保持能力，在去噪过程中有效抑制噪声并保护图像结构特征。算法优于传统方法，适用于医学影像和计算机视觉任务。

详 情 说 明

基于改进型非线性各向异性扩散的图像保边去噪算法

项目介绍

本项目实现了一种改进版的非线性各向异性扩散（Anisotropic Diffusion）算法，专门用于图像去噪处理。传统各向异性扩散方法在平滑噪声的同时容易削弱图像边缘信息，而本算法通过引入二阶导数项来增强边缘保持能力，有效克服了边缘过度平滑的问题。该算法特别适用于医学影像、遥感图像等对边缘结构信息保留要求较高的应用场景。

功能特性

• 边缘保持去噪：在有效抑制图像噪声的同时，显著改善边缘特征的保留效果
• 二阶导数增强机制：改进的扩散系数计算方式，通过引入二阶导数项提升边缘检测灵敏度
• 自适应参数控制：可调节的边缘敏感系数kappa，实现不同强度边缘的针对性保护
• 灵活的参数配置：支持自定义扩散迭代次数、时间步长等关键参数
• 多格式支持：兼容jpg、png、tiff等常见图像格式的输入输出

使用方法

输入要求

• 图像格式：单通道灰度图像（二维矩阵）
• 数据格式：uint8类型或double类型（需归一化至[0,1]区间）
• 参数配置：

- 扩散迭代次数：控制去噪强度 - 时间步长：影响算法稳定性 - kappa值：调节边缘敏感度

输出结果

• 去噪图像：与输入同尺寸的二维矩阵
• 数据格式：double类型（范围[0,1]）或uint8类型（可选）
• 可视化展示：提供原始图像与去噪结果对比图、局部边缘保留效果放大图

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox图像处理工具箱
• 支持常见图像格式的读写功能

文件说明

主程序文件集成了算法的完整实现流程，包括图像数据读取与预处理、改进型扩散系数的计算、基于偏微分方程的迭代扩散过程、结果数据的后处理与格式化输出，以及去噪效果的可视化展示功能。该文件通过参数化设计允许用户灵活调整算法关键参数，并生成详细的处理结果分析图表。