核回归方法图像复原算法工具包

资 源 简 介

核回归方法图像复原算法工具包

详 情 说 明

核回归是一种经典的非参数估计方法，在图像处理领域被广泛用于去噪和复原任务。与传统的线性滤波不同，该方法通过考虑像素间的非线性关系来更好地保留图像边缘和纹理细节。

工具包中的MATLAB实现主要包含以下几个核心功能模块：首先是基于Nadaraya-Watson估计器的局部加权回归计算，该模块会为每个像素点根据邻域信息计算最优的权重核函数。其次是多种核函数选择，包括高斯核、Epanechnikov核等，用户可根据不同图像特性灵活选择。最后还集成了自适应带宽选择算法，能根据图像局部特征动态调整平滑参数。

配套的测试图像涵盖了常见退化场景，如高斯噪声、椒盐噪声等。通过与参考文献中的基准算法对比测试，可以直观展示核回归在PSNR和SSIM指标上的优势，特别是在处理复杂纹理区域时的性能提升。工具包还包含详细的参数调优指南，帮助用户快速上手应用于实际图像复原项目。