【图像修复】基于TV模型实现图像修复附Matlab代码 |
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【图像修复】基于TV模型实现图像修复附Matlab代码
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进， 代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。🍎个人主页：Matlab科研工作室 🍊个人信条：格物致知。 更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇 智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 电力系统 信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机 🔥 内容介绍图像修复一直是计算机视觉领域的一个重要研究方向。随着深度学习技术的发展，基于深度学习的图像修复方法取得了很大的进展。其中，TV模型是一种常用的图像修复方法，它通过最小化图像的总变差来实现图像的去噪和修复。在本文中，我们将介绍基于TV模型的图像修复方法，并通过实验验证其效果。 TV模型是基于总变差正则化的图像修复方法。总变差是指图像中相邻像素之间的差异程度，总变差正则化可以有效地保持图像的边缘信息，从而实现图像的去噪和修复。在TV模型中，我们首先将待修复的图像表示为一个未知的函数，然后通过最小化图像的总变差来求解这个函数，从而得到修复后的图像。通过这种方式，TV模型能够在保持图像细节的同时去除图像中的噪声和损坏部分。 为了实现基于TV模型的图像修复，我们需要首先构建TV模型的数学表达式，然后通过优化算法来求解这个表达式。在构建TV模型的数学表达式时，我们可以利用梯度下降等优化算法来最小化图像的总变差，从而得到修复后的图像。在实际应用中，我们还可以通过调整TV模型的参数来控制图像的修复效果，例如调整正则化参数来平衡图像的边缘保持和去噪效果。 为了验证基于TV模型的图像修复方法的效果，我们进行了一系列实验。在实验中，我们选取了一些常见的图像修复任务，如去噪、补全和修复损坏部分，并将基于TV模型的图像修复方法与其他常用的图像修复方法进行了对比。实验结果表明，基于TV模型的图像修复方法在保持图像细节的同时能够有效地去除图像中的噪声和损坏部分，具有很好的修复效果。 总的来说，基于TV模型的图像修复方法是一种有效的图像修复方法，它能够在保持图像细节的同时去除图像中的噪声和损坏部分。通过本文的介绍和实验验证，我们希望能够为图像修复领域的研究和应用提供一些参考，推动基于TV模型的图像修复方法在实际应用中的进一步发展和应用。 📣 部分代码 close all;clear all;clc;img=double(imread('ma.jpg'));mask=rgb2gray(imread('lena.jpg'))>160;[m n]=size(img);for i=1:m for j=1:n if mask(i,j)==0 img(i,j)=0; end endendimshow(img,[]); %合成的需要修复的图像lambda=0.2;a=0.5;imgn=img;for l=1:300 %迭代次数 for i=2:m-1 for j=2:n-1 if mask(i,j)==0 %如果当前像素是被污染的像素，则进行处理 Un=sqrt((img(i,j)-img(i-1,j))^2+((img(i-1,j-1)-img(i-1,j+1))/2)^2); Ue=sqrt((img(i,j)-img(i,j+1))^2+((img(i-1,j+1)-img(i+1,j+1))/2)^2); Uw=sqrt((img(i,j)-img(i,j-1))^2+((img(i-1,j-1)-img(i+1,j-1))/2)^2); Us=sqrt((img(i,j)-img(i+1,j))^2+((img(i+1,j-1)-img(i+1,j+1))/2)^2); Wn=1/sqrt(Un^2+a^2); We=1/sqrt(Ue^2+a^2); Ww=1/sqrt(Uw^2+a^2); Ws=1/sqrt(Us^2+a^2); Hon=Wn/((Wn+We+Ww+Ws)+lambda); Hoe=We/((Wn+We+Ww+Ws)+lambda); How=Ww/((Wn+We+Ww+Ws)+lambda); Hos=Ws/((Wn+We+Ww+Ws)+lambda); Hoo=lambda/((Wn+We+Ww+Ws)+lambda); imgn(i,j)=Hon*img(i-1,j)+Hoe*img(i,j+1)+How*img(i,j-1)+Hos*img(i+1,j)+Hoo*img(i,j); end end end img=imgn; endfigure;imshow(img,[]) ⛳️ 运行结果
本程序参考以下中文EI期刊，程序注释清晰，干货满满。 [1] 赵颜伟,李象霖.一种基于TV模型的快速图像修复算法[J].微电子学与计算机, 2009(6):5.DOI:CNKI:SUN:WXYJ.0.2009-06-067. [2] 许文杰.基于稀疏表示的图像修复算法实现与优化研究[D].上海师范大学[2023-11-27]. [3] 丁丰.基于TV模型的图像修复算法[J].产业与科技论坛, 2013(24):2.DOI:10.3969/j.issn.1673-5641.2013.24.041. 🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除 🎁 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 👇 私信完整代码、论文复现、期刊合作、论文辅导及科研仿真定制 1 各类智能优化算法改进及应用 生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化 2 机器学习和深度学习方面 卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断 2.图像处理方面 图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知 3 路径规划方面 旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化 4 无人机应用方面 无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化 5 无线传感器定位及布局方面 传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化 6 信号处理方面 信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化 7 电力系统方面 微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置 8 元胞自动机方面 交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 9 雷达方面 卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合 |
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