传统图像修复matlab代码

以下是一个简单的基于 MATLAB 的传统图像修复代码示例：

% 读取待修复的图像
I = imread('damaged_image.png');
figure, imshow(I), title('Damaged Image');

% 定义修复区域
mask = zeros(size(I));
mask(50:100, 50:100) = 1;
figure, imshow(mask), title('Mask');

% 选择一个合适的图像修复算法
J = inpaint(I, mask, 'method', 'PDE');

% 显示修复后的图像
figure, imshow(J), title('Restored Image');

以上代码中，我们首先读取待修复的图像并定义修复区域。然后，我们使用 `inpaint` 函数选择一个合适的图像修复算法来修复图像。最后，我们显示修复后的图像。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，具体的图像修复算法和参数需要根据实际情况进行调整和选择。

相关问题

matlab图像复原的雨天复原的代码

在MATLAB中进行图像去雨（也称为雨滴去除或图像复原）通常涉及使用基于滤波或深度学习的方法。这里是一个简单的例子，展示如何使用传统的双线性内插法去除雨滴效果，这是一个基础步骤，实际的雨滴去除可能会更复杂，包括先验知识、多尺度分析等：

% 加载有雨滴影响的图像
img_rainy = imread('rainy_image.jpg'); % 替换为你实际的图片路径

% 定义双线性内插函数
interp2D = @(a, b, c, v) interp2(a, b, c, v(:), 'linear');

% 确定雨滴区域 (这里假设雨滴是高亮的)
mask = imhisteq(img_rainy, [0 255]); % 对比度增强处理
threshold = graythresh(mask); % 找到阈值分割雨滴
binary_mask = imbinarize(mask > threshold); % 将图像二值化

% 使用双线性内插替换雨滴区域
img_restored = bsxfun(@times, img_rainy, ones(size(img_rainy)) - binary_mask);
img_restored(binary_mask) = interp2D(double(img_rainy), 1:size(img_rainy, 1), 1:size(img_rainy, 2), binary_mask);

% 显示原始和修复后的图像
subplot(1, 2, 1), imshow(img_rainy), title('Rainy Image');
subplot(1, 2, 2), imshow(uint8(img_restored)), title('Restored Image');

这只是一个基本示例，实际情况中可能需要考虑雨滴的大小、形状和运动，以及噪声等因素，可能需要用到更高级的技术，如深度学习模型，如U-Net、CycleGAN等。