基于滤波实现图像修复——含Matlab源码

基于滤波实现图像修复——含Matlab源码

在数字图像处理中，图像修复是一项重要的任务。当图像损坏时，我们需要运用图像处理技术对其进行修复。本文介绍了一种基于滤波实现的图像修复算法，并提供了相应的Matlab源代码。

算法原理：

本算法基于空间域滤波的思想，主要由以下两个步骤组成：

1. 去噪：使用中值滤波器或高斯滤波器对损坏的图像进行去噪处理。具体而言，中值滤波器适用于椒盐噪声，而高斯滤波器适用于高斯噪声。

2. 修复：使用线性滤波器对去噪后的图像进行修复。具体而言，最常用的方法是使用卷积运算来计算修复后的像素值。其中，常用的线性滤波器包括均值滤波器、中值滤波器、双边滤波器等。

Matlab源代码：

下面是使用Matlab实现基于滤波的图像修复算法的源代码。其中，我们使用imread函数读取含噪声的损坏图像，然后将其转化为灰度图像。接着，我们使用中值滤波器进行去噪处理，然后使用均值滤波器进行图像修复。

% 读取含噪声的损坏图像
img = imread('damaged_image.jpg')<