【图像修复】小波变换DWT图像修复（含MSE PSNR）【含Matlab源码 3503期】

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⛄一、小波变换DWT图像修复

1 前言
在实际应用中，我们的图像常常会被噪声腐蚀，这些噪声或是镜头上的灰尘或水滴，或是旧照片的划痕，或者是图像遭到人为的涂画（比如马赛克）或者图像的部分本身已经损坏。

2 图像修复技术的原理
简而言之，就是利用那些已经被破坏的区域的边缘， 即边缘的颜色和结构，根据这些图像留下的信息去推断被破坏的信息区的信息内容，然后对破坏区进行填补 ，以达到图像修补的目的。
第一个参数src，输入的单通道或三通道图像；
第二个参数inpaintMask，图像的掩码，单通道图像，大小跟原图像一致，inpaintMask图像上除了需要修复的部分之外其他部分的像素值全部为0；
第三个参数dst，输出的经过修复的图像；
第四个参数inpaintRadius，修复算法取的邻域半径，用于计算当前像素点的差值；
第五个参数flags，修复算法，有两种：INPAINT_NS 和I NPAINT_TELEA；

3 小波变换DWT图像修复
基于小波修复，将图像分解为多个频段，并分别明确地填充每个频段中的缺失区域。WaveFill 使用离散小波变换 (DWT) 分解图像，自然地保留空间信息。它将L1重建损失应用于分解的低频段，将对抗性损失应用于高频段，从而在完成空间域图像的同时有效地减轻频间冲突。为了解决不同频段的修复不一致问题并融合具有不同统计数据的特征，设计一种新的归一化方案，可有效对齐和融合多频特征。

⛄二、部分源代码

clear
close all
clc
%**************************************************************************
%**************************************************************************

x=double(imread(‘LENA.bmp’));
figure(1),imshow(uint8(x));title(‘原始图像’);
X=x;
%N=size(x);
%**************************************************************************
%*************************************************************************
c=0;
L =1;% 小波分解次数
R11=300;%分解前受损区域
R21=310;
C11=230;
C21=340;
R12=450;%分解前受损区域
R22=460;
C12=260;
C22=360;
R13=80;%分解前受损区域
R23=100;
C13=80;
C23=110;
R14=330;%分解前受损区域
R24=400;
C14=340;
C24=360;
R15=360;%分解前受损区域
R25=380;
C15=410;
C25=480;
R16=16;%分解前受损区域
R26=32;
C16=300;
C26=380;
F=zeros(512,512);
%**************************************************************************
%对图像x进行人工破损
%**************************************************************************
for i=R11:R21
for j=C11:C21
x(i,j)=0;
F(i,j)=1;
c=c+1;
end
end
for i=R12:R22
for j=C12:C22
x(i,j)=0;
F(i,j)=1;
c=c+1;
end
end

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]刘娜, 王瑞, 王晓峰. 基于小波变换的图像修复算法[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(22): 1-6

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

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10 雷达方面
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