图像修复

如何修复自己的图像？将您的图像放在您的ImgFolder文件夹中，执行createImgMask.m以获取蒙版图像。只需运行简单的GUI。

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

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，

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。

这是一个Matlab代码集合，专注于超分辨率、除雾、去模糊、去噪、修复、色彩增强和提亮等低级视觉处理。除雾功能由...编写，去模糊由...编写，去噪由...编写，修复由...编写，色彩增强由...编写，提亮肤色由...编写，超分辨率由...编写。此外，还包括图像质量评估指标如PSNR、SSIM、VIF、FSIM和NIQE。特此感谢所有参与图像和视频质量评估算法的作者。