FMM与Criminisi算法图像修复工具使用指南

资源摘要信息:"本项目主要介绍如何使用快速行进法（Fast Marching Method，简称FMM）算法和criminisi算法在MATLAB环境下实现图像修复，并提供了一个具有用户界面（User Interface，简称UI）的可执行程序供用户操作。用户可以在Windows系统的指定路径下通过运行mygui.exe文件来使用本程序，该程序能够处理图像遮挡问题。 FMM算法是一种数值求解偏微分方程初边值问题的方法，它在图像处理中常用于路径规划和边界检测等领域。而criminisi算法则是一种基于样本传播的图像修复技术，它通过寻找图像中相似的区域作为参考来填补遮挡部分，是一种有效的图像修复手段。 该项目的源代码中包括以下几个主要部分： 1. mygui.m文件：负责UI界面的设计和实现，使得用户可以通过图形化的方式选择图片、获取mask并进行图像修复操作。 2. main1.m文件：这是处理图片一并进行图像修复的主逻辑代码。程序首先调用get_mask_1.m来检测图片中栏杆的位置，然后根据这些位置信息提取mask，并使用criminisi算法对遮挡区域进行修复。 3. main2.m文件：与main1.m类似，用于处理图片二的图像修复。区别在于main2.m调用get_mask_2.m来检测图片中的栏杆位置，并返回两个不同的mask（thick_mask和thin_mask），分别对应宽栏杆和扁栏杆。随后同样采用criminisi算法进行修复。 4. get_mask_1.m和get_mask_2.m文件：这两个文件都是用于检测图片中栏杆位置的函数，分别对应图片一和图片二。它们通过分析图像特征来确定栏杆的具体位置，并生成相应的mask。 5. get_hough_lines.m文件：这是一个使用Hough变换提取图片中直线的函数。Hough变换是计算机视觉中常用的特征提取方法，可以用来识别图像中的直线等几何形状。 项目的可执行程序包含了这些代码文件，以及一个程序执行结果的压缩包。用户在实际使用中，不需要直接与源代码交互，只需通过mygui.exe程序进行操作即可。 本项目的开发涉及到了MATLAB编程语言。MATLAB是一种用于数值计算、可视化以及编程的高级语言和交互式环境，广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发等领域。熟悉MATLAB的用户能够更容易地理解和使用该项目所提供的资源。 综上所述，本项目是一个结合了图像处理算法和用户界面设计的实践案例，不仅能够帮助用户解决图像遮挡问题，也为学习和研究FMM算法和criminisi算法提供了具体的编程实例和操作平台。"