clc;clear;close all;
img=double(imread('lena.jpg'));
mask=rgb2gray(imread('ma.jpg'))>160;
[m n]=size(img);
for i=1:m
for j=1:n
if mask(i,j)==0
img(i,j)=0;
end
end
end
imshow(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;
end
figure;
imshow(img,[])
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温馨提示
标题中的“用matlab TV模型图像修复”是指利用MATLAB编程环境,结合Total Variation (TV) 模型来实现图像修复的技术。TV模型是一种在图像处理领域广泛应用的去噪和恢复算法,尤其适用于去除图像中的噪声和填充丢失或损坏的部分。 在图像修复过程中,TV模型的主要思想是通过最小化图像的总变分来保持图像的平滑性,同时保留边缘的清晰度。这种方法在处理人脸图像时特别有效,例如去除人脸上的文字、污渍或其他不想要的元素,使图像看起来更自然且不失真。 描述中提到的"去除人脸上的杂字"是指利用TV模型来消除图像中人脸区域的文字或者其他干扰元素。这通常涉及将图像分割为小块,然后对每个小块应用TV优化过程。这个过程可以通过迭代的方式进行,每次迭代都会调整像素值以减小总变分,同时保持图像边缘的连续性。用户可以根据需要设置迭代次数,或者设定一个停止条件,如达到预设的误差阈值或图像质量指标。 在实际操作中,MATLAB提供了强大的图像处理工具箱,可以方便地实现TV模型的计算和迭代。用户可以编写MATLAB代码,导入待修复的图像,定义TV模型的参数,然后调用相关的函数进行运算。在修复完成后,新生成的图像将会保存,文件名可能如“tuxiangxiufu1”所示,这可能是修复后的图像文件名,后缀可能是.jpg、.png等常见图像格式。 TV模型图像修复是利用MATLAB编程和TV模型理论,通过迭代优化过程,有效地去除图像中的噪声和不需要的元素,特别是对于人脸图像,能够恢复出清晰、自然的图像效果。这一技术在数字图像处理、图像恢复、图像编辑等领域有广泛的应用价值。
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