使用Matlab实现泊松图像重建

"这篇资源提供了一个使用Matlab实现泊松图像重建的代码示例。它主要涉及从图像梯度重建图像的过程，适用于图像处理和计算机视觉领域的研究与实践。" 在图像处理领域，泊松图像重建是一种恢复图像的技术，特别适用于处理带有噪声或不完整数据的图像。该技术基于泊松方程，通过解决一个线性系统来重建图像，以确保重建图像的梯度场与原始图像的梯度场匹配。这个过程可以帮助提高图像的质量，减少噪声，并恢复丢失的信息。 给出的Matlab代码分为两个部分：主程序和辅助函数`poisson_solver_function`。在主程序中，首先读取名为`test.png`的输入灰度图像，然后将其转换为双精度浮点型，以便进行数值计算。接下来，计算图像的水平和垂直梯度（`gx`和`gy`），这是重建过程的关键步骤，因为它们提供了关于图像变化的信息。 `poisson_solver_function`函数接收图像的梯度（`gx`和`gy`）以及边界图像的强度值作为输入。在这个函数内部，首先创建了两个零矩阵`gxx`和`gyy`，用于存储图像的二阶导数，即拉普拉斯算子。然后，通过对图像进行迭代计算，求解泊松方程，以得到重建图像`img_direct`。最后，主程序显示了原始图像、重建后的图像以及重建图像与原始图像之间的绝对误差，以便于比较和评估重建效果。 整个代码的运行流程如下： 1. 读取输入图像并转换格式。 2. 计算图像的水平和垂直梯度。 3. 调用`poisson_solver_function`函数，用梯度信息求解泊松方程。 4. 显示原始图像、重建图像和误差图像，以直观评估重建质量。 这个代码示例对于理解泊松图像重建原理以及如何在Matlab中实现这一过程非常有用。通过调整和优化这个代码，可以应用于更复杂的情况，如高分辨率图像处理、图像去噪或图像插值等任务。