Matlab数字图像处理——梯度稀疏性和泊松方程求解的反光/倒影去除系统

1 主要内容

在图像中，反光或倒影通常以高亮度、不规则纹理的形式存在，表现为突兀的边缘或亮区，与真实物体的颜色、结构不一致。这些区域不仅影响视觉观感，也容易被误判为目标区域，干扰智能系统的判断。该项目采用了一种数学图像建模结合高效数值求解的方式来处理图像反光问题。整体流程分为以下几个关键步骤：

（1）图像梯度分析

通过计算图像的梯度信息，判断各像素在水平方向和垂直方向上的强度变化。这是识别反光区域的第一步，因为反光区域往往表现为强梯度但无结构的高频分量。

（2）阈值稀疏化处理

利用设定阈值，将那些“非结构性”的高频梯度信息削弱或者直接抑制。这一步的目的是剔除反光带来的非自然梯度干扰。

（3）高阶拉普拉斯建模

接下来，系统基于处理后的梯度信息构建拉普拉斯项，从而将原图中的纹理结构与修改后的梯度信息耦合起来。

（4）解偏微分方程（PDE）——泊松重建

最终，通过一种快速的傅里叶余弦变换（DCT）解法，求解一个偏微分方程模型，将处理后的图像还原为一个清晰、去除了反光的版本。这种解法具备高效、全图优化的特点。

2 实现效果展示

3 代码链接获取

Matlab数字图像处理——梯度稀疏性和泊松方程求解的反光/倒影去除系统

最后：

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