【图像修复】基于CDD曲率扩散实现图像修复附Matlab代码

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🔥 内容介绍

1. 基于CDD曲率扩散的图像修复方法

本研究提出了一种基于CDD曲率扩散的图像修复方法。该方法首先使用CDD曲率扩散方程对图像进行预处理，以去除图像中的噪声和伪影。然后，使用一种基于局部相似性的图像修复算法对预处理后的图像进行修复。实验结果表明，该方法能够有效地修复图像中的各种缺陷，并且具有较高的修复质量。

1. CDD曲率扩散方程的推导

CDD曲率扩散方程是一个非线性偏微分方程，其形式如下：

1. CDD曲率扩散方程的求解

CDD曲率扩散方程是一个非线性偏微分方程，其求解是一个困难的问题。目前，求解CDD曲率扩散方程的方法主要有两种：显式方法和隐式方法。显式方法简单易行，但其稳定性较差；隐式方法稳定性好，但其计算量较大。在实际应用中，通常采用显式方法和隐式方法相结合的方式来求解CDD曲率扩散方程。

1. 基于CDD曲率扩散的图像修复算法

基于CDD曲率扩散的图像修复算法主要包括以下几个步骤：

1. 对图像进行预处理，以去除图像中的噪声和伪影。

2. 使用CDD曲率扩散方程对预处理后的图像进行修复。

3. 对修复后的图像进行后处理，以提高图像的质量。

实验结果表明，该算法能够有效地修复图像中的各种缺陷，并且具有较高的修复质量。

📣 部分代码

function [B] = CDDRGB()clear ;close ;clcImgOriginal=imread('13.png');%ImgOriginal2=imread('yaun.jpg');figure(1);imshow(ImgOriginal);title('原图');IR=ImgOriginal(:,:,1);%figure('name','IR0');imshow(IR);[width,height] = size(IR);Img = double(IR);​U = Img;V = Img;n = 1;a=5;ver=1;IterTimes=20000;%迭代次数​%利用逻辑运算提取掩模    %人为选择阈值  MASK=~(Img<10);  %黑色、绿色障碍%MASK=~(Img>250); %红色、黄色障碍figure(2);imshow(MASK);title('掩膜图');while n <= IterTimes    %更新修复区域内每点值

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 李建民,汪琦,林振荣,等.改进的CDD图像修复模型算法[J].计算机工程与设计, 2018(8).

[2] 张福美.基于偏微分方程的图像修复[D].青岛大学[2024-01-09].DOI:10.7666/d.y1336132.

[3] 李莉.基于偏微分方程的图像修复[D].安徽大学,2006.DOI:10.7666/d.y1043888.

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