基于不同算法的数字图像修复Matlab源代码实现及说明，涵盖滤波修复、偏微分方程修复和基于纹理合成的高级算法：

一、基础滤波修复算法（中值滤波/均值滤波）

：小面积椒盐噪声或高斯噪声修复

：通过邻域统计量替换缺失像素

% 读取图像并创建掩膜（假设白色区域为待修复区域）
img = imread('damaged.jpg');
grayImg = rgb2gray(img);
mask = (grayImg == 255); % 根据实际掩膜修改
​
% 中值滤波修复
kernel = ones(5,5)/25; % 5x5均值滤波核
filteredImg = imfilter(double(img), kernel, 'same');
​
% 将滤波结果应用于掩膜区域
repairedImg = img;
for ch = 1:3
    repairedImg(:,:,ch)(mask) = filteredImg(:,:,ch)(mask);
end
​
% 显示结果
figure;
subplot(1,3,1); imshow(img); title('原始图像');
subplot(1,3,2); imshow(mask); title('修复掩膜');
subplot(1,3,3); imshow(repairedImg); title('滤波修复结果');

二、TV模型修复算法（各向异性扩散）

：最小化能量函数保持梯度连续性

function repaired = TV_inpainting(damaged, mask, lambda, iter)
    [h,w,~] = size(damaged);
    repaired = damaged;
    for iter = 1:iter
        [Ix, Iy] = gradient(repaired);
        div = (Ix(:,:,2)-Ix(:,:,1)) + (Iy(:,:,2)-Iy(:,:,1)); % 散度计算
        gradNorm = sqrt(Ix.^2 + Iy.^2 + eps);
        c = 1./(gradNorm + eps); % 扩散系数
        c(mask) = 0; % 掩膜区域不更新
        repaired = repaired + lambda * div .* c;
    end
end
​
% 调用示例
damaged = imread('damaged.jpg');
mask = imbinarize(rgb2gray(damaged));
lambda = 0.1; iter = 200;
result = TV_inpainting(damaged, mask, lambda, iter);

三、Criminisi算法（纹理合成修复）

：优先修复置信度低的边缘区域，通过纹理块匹配填充

function [repaired, priority] = criminisi(damaged, mask, patchSize)
    [h,w,~] = size(damaged);
    repaired = damaged;
    priority = zeros(h,w);
    
    for iter = 1:1000
        % 计算优先级（Criminisi核心公式）
        [C, D] = compute_priority(repaired, mask, patchSize);
        priority = C .* D;
        
        % 寻找最大优先级点
        [y,x] = find(priority == max(priority(:)));
        if isempty(y) break; end
        
        % 块匹配修复
        targetPatch = get_patch(repaired, x, y, patchSize);
        sourcePatch = find_best_match(repaired, mask, x, y, patchSize);
        repaired(mask) = sourcePatch(mask);
    end
end
​
% 辅助函数示例（需完整实现）
function [C,D] = compute_priority(img, mask, patchSize)
    % 计算数据项C和一致性项D
    % ...（具体实现参考文献）
end

：使用积分图像加速块匹配，限制搜索范围

：狭窄线性损伤修复（如划痕、细小孔洞）

function repaired = FMM_inpainting(damaged, mask)
    [h,w,~] = size(damaged);
    repaired = damaged;
    F = ones(h,w); % 特征函数
    T = inf(h,w); % 到边界的距离
    
    % 初始化边界
    [T, F] = init_frontier(mask, T, F);
    heap = build_min_heap(T);
    
    while ~isempty(heap)
        [y,x] = extract_min(heap);
        F(y,x) = 0; % 更新特征函数
        
        % 更新邻域
        for dx = -1:1
            for dy = -1:1
                if valid(y+dy,x+dx,h,w) && mask(y+dy,x+dx)==0
                    newT = compute_distance(T(y,x), y+dy, x+dx);
                    if newT < T(y+dy,x+dy)
                        T(y+dy,x+dy) = newT;
                        F(y+dy,x+dy) = compute_feature(img, y+dy, x+dy);
                        update_heap(heap, T(y+dy,x+dy), y+dy, x+dy);
                    end
                end
            end
        end
    end
    
    % 最终修复
    repaired(mask) = img(~mask);
end

：使用快速行进算法替代传统迭代

function image_repair_gui
    % 创建GUI界面（参考文献）
    fig = uifigure('Name','图像修复工具');
    
    % 控件布局
    uicontrol('Style','pushbutton', 'String','加载图像',...
        'Position',[20 350 100 30], 'Callback',@load_callback);
    
    uicontrol('Style','popupmenu', 'String',{'中值滤波','Criminisi','TV模型'},...
        'Position',[150 350 120 30], 'Tag','methodSelect');
    
    % 图像显示区域
    ax1 = uiaxes(fig, 'Position',[0.1 0.3 0.4 0.6]);
    ax2 = uiaxes(fig, 'Position',[0.55 0.3 0.4 0.6]);
    
    % 回调函数示例
    function load_callback(~,~)
        [file,path] = uigetfile({'*.jpg;*.png'},'选择图像');
        img = imread(fullfile(path,file));
        imshow(img, 'Parent', ax1);
        % 生成掩膜（需自定义）
        mask = create_mask(img);
        imshow(mask, 'Parent', ax2);
    end
end

参考代码 数字图像修复的matlab源代码    www.youwenfan.com/contenttee/83970.html

基于不同算法的数字图像修复Matlab实现

人工智能

编程语言

算法

数字图像修复Matlab源码实现，涵盖中值滤波、TV模型、Criminisi和快速行进算法。适用于椒盐噪声、边缘保持、大块缺失和线性损伤修复，提供GUI界面和优化技巧，支持多尺度与深度学习扩展。

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