【图像修复】基于曲率驱动扩散CDD灰色图像修复附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-12-02 19:45:00 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-02 19:45:00 发布 · 820 阅读

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🔥 内容介绍

基于 ** 曲率驱动扩散（Curvature-Driven Diffusion, CDD）** 思想的图像修复算法实现。该算法通过迭代方式，利用待修复区域周围的已知像素信息，逐步填充破损区域，适用于处理图像中的划痕、缺失块等破损。以下是对代码的详细解析、问题诊断及优化后的实现：

一、算法核心思想

CDD 图像修复的核心是：对待修复区域的像素，根据其周围已知像素的梯度（曲率）信息计算加权平均，使修复后的像素值与周围环境平滑过渡。具体来说：

用掩码（MASK）标记待修复区域（1 表示待修复，0 表示已知区域）；
迭代过程中，对每个待修复像素，计算其上下左右四个方向的梯度相关权重（梯度越小，权重越大，即优先参考变化平缓的区域）；
用加权平均更新待修复像素值，逐步扩散已知区域的信息到破损区域。

二、原代码存在的关键问题

通过逐行分析，发现代码存在以下影响功能正确性和运行效率的问题：

1. 图像尺寸变量颠倒（致命错误）

MATLAB 中 size(ImgOriginal) 返回 [height, width]（行 × 列），但原代码写为 [width, height] = size(ImgOriginal)，导致后续遍历像素时范围错误（如 i 遍历宽度方向，j 遍历高度方向，与图像维度不匹配）。

2. 掩码逻辑错误（致命错误）

原代码创建掩码：MASK = ~(Img >= 251)。假设图像破损区域是高亮度（如白色 255），则：

破损区域像素值 ≥251，Img >= 251 为 true，~true 为 false（0）；
已知区域像素值 <251，Img >= 251 为 false，~false 为 true（1）。这导致掩码中 0 表示待修复区域，1 表示已知区域，与算法逻辑（应处理掩码为 1 的待修复区域）完全相反，修复过程会错误地修改已知区域。

3. 迭代效率极低

原代码使用双重 for 循环遍历像素（for i=2:width-1, for j=2:height-1），MATLAB 中 for 循环效率远低于矩阵运算，对于中等尺寸图像（如 512×512），150 次迭代会耗时极久。

4. 边界处理不完整

遍历范围限定为 i=2:width-1 和 j=2:height-1，忽略了图像边界的像素（第 1 行 / 列、最后 1 行 / 列），导致边界处的破损无法修复。

5. 变量冗余与逻辑模糊

U
和 V 初始化后，每次迭代仅用 V 计算、U 更新，可简化为单变量迭代；
k
的计算逻辑冗余（重复计算梯度权重），且作用不清晰，可直接通过梯度权重加权更新像素。

6. 硬编码图像路径

imread('Lena1.bmp') 和 imread('Lena.bmp') 为硬编码路径，若图像文件不在当前工作目录，会导致读取失败。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

ImgOriginal=imread('Lena1.bmp');

figure(1);imshow(ImgOriginal);

[width,height] = size(ImgOriginal);

Img = double(ImgOriginal);

U = Img;

V = Img;

n = 1;

a=0.0001;

IterTimes=150;

MASK=~(Img>=251); %人为选择阈值

figure(2);imshow(MASK);

while n <= IterTimes

%更新修复区域内每点值

for i = 2:width-1

for j = 2:height-1

🔗 参考文献

[1] Maheswari N , Sahaya J , Mohan P R ,et al.Maximizing electric vehicle efficiency: Integrating direct torque control for two-wheel drive system using performance enhancing approach[J].Energy, 2025, 324(000).DOI:10.1016/j.energy.2025.135237.