图像修复简单图像修复GUI-Demo

通过Matlab实现图像的修复和恢复，可以有效改善图像质量，应用广泛。

受损图像的恢复有点像给照片做“整容”，尤其是那些老旧、模糊或者被遮挡的图。Matlab 的图像修复工具就挺好用的，操作也不复杂，尤其适合做科研或者毕业设计的你。 图像修复的核心其实就是通过算法补全缺失的像素区域，常用的像PDE 方法、ASTRA 算法在细节恢复时效果还不错。你可以看看这份资源：matlab code for damaged image recovery，代码挺全，注释也清楚。 比如你在做老照片修复、文档数字化或者图像噪声，这套代码都能派上用场。想要图形界面的朋友，图像修复 GUI-Demo也挺值得一试，响应也快，界面不算花哨，但够用。 再说句掏心窝子的：修复效果再好也得看原图质

MATLAB图像修复与复原GUI软件设计是关于使用MATLAB开发的一款工具，帮助用户进行图像修复和复原操作。该软件通过用户友好的图形界面，使得复杂的修复技术变得更加容易操作和理解。用户可以利用该软件快速恢复受损图像，提升图像质量，满足不同领域的需求。

偏微分方程加持的图像修复，用 MATLAB 做起来其实也不复杂。MATLAB 的图像工具箱真挺强，做科研或者工程应用都挺顺手。这个叫做pDebasedbertalmioin 喷漆的项目，用的是一套叫Bertalmio Inpainting的算法，说白了就是拿图像边缘和纹理的信息，一点点把损坏的地方“画”回来。核心就是PDE 图像修复，看着高深，其实实现起来也不算难。代码里应该有个bertalmio inpainting.m，主要做图像的灰度化、归一化、修复区域定位，跑一波迭代，把缺口补上，像刷墙一样。项目里还带了几个测试图（比如3_1.jpg到3_7.jpg），可以直接跑起来看效果，挺方便的。

介绍了利用matlab进行图像修复的方法，包括去除运动模糊和对比度调整，以恢复图像的真实性。具体步骤包括使用高斯低通滤波器进行初步滤波，随后通过对比度调整提升图像亮度，接着应用维纳滤波进一步去除模糊效果，最后使用最大值滤波器去除孤立点，保持边界清晰。

【图像修复】详细介绍了ASTRA算法在matlab中的实现方法及其应用。ASTRA算法是一种高效的图像修复方法，能够有效处理各种图像质量问题。

该Matlab程序专注于图像修复和模糊处理，具备直观的GUI界面和详细的测试图片。已在Matlab 7环境下进行过验证，稳定可靠。

Mahmoud Afifi、Brian Price、Scott Cohen和Michael S. Brown在CVPR 2019年会上发表了《当色彩恒常性出错：修正不正确白平衡的图像》。他们提供了一个参考代码，用于修复不正确白平衡的图像。使用此代码或数据集时，请引用他们的论文。快速开始： 1.运行install_.m 2.运行demo.m处理单个图像或运行demo_images.m处理目录中的所有图像。 3.检查evaluation_examples.m获取使用不同评估指标报告错误的示例。此外，代码还包括如何隐藏Set1图像的颜色图表的示例。 4.提供了一个Matlab GUI来交互调整参数，

Demo_ShowCluster 挺不错的一个 MATLAB 示例，主要演示了如何在图像检索中使用聚类算法。聚类技术是无监督学习的一种，目的是根据数据的相似性将它们分组，简化数据的和。这个例子通过使用 MATLAB 的聚类算法，比如kmeans，来组织图像数据，进而你快速查找相似的图像。代码实现过程从数据预开始，选择合适的距离度量，设置聚类数量，运行聚类算法并评估结果。你可以通过修改参数，看看不同的设置对图像检索效果有多大影响。如果你对机器学习和图像感兴趣，这个资源肯定会你进一步掌握相关技能。值得一提的是，MATLAB 的图像工具箱支持多种聚类方法，像K-Means、DBSCAN等都能实现，比