图像修复Criminisi算法
欢迎使用基于纹理合成的图像修复工具包，本资源专注于实现著名的Criminisi算法。Criminisi算法是图像修复领域内的经典方法，尤其擅长于利用周围纹理信息来自然地修补图像中的缺失部分或缺陷，对提升图像质量有着显著效果。
特性概览
- 核心算法：此资源包含了Criminisi算法的MATLAB实现，适用于复杂的图像修复任务。
- 彩色图像支持：不仅能处理灰度图，还特别优化了对彩色图像的修复功能，确保色彩过渡自然。
- 完整代码：提供的MATLAB代码结构清晰，注释详尽，便于理解学习和直接应用。
- 测试案例：附带测试图片，用户可以立即验证算法效果，无需额外寻找测试素材。
- 即用型：经过验证的代码，保证可以直接运行，快速上手图像修复实践。
使用指南
- 环境需求：确保你的计算机安装有MATLAB，并且版本兼容。
- 导入代码：将下载的代码文件夹导入到MATLAB的工作空间。
- 运行示例：打开提供的测试图片，调用相应的函数开始修复过程。
- 查看结果：修复完成后，MATLAB会显示原图、损坏图以及修复后的图像对比，直观展示算法效能。
注意事项
- 在使用代码前，请根据实际需要调整参数配置，以获得最佳修复效果。
- 由于不同MATLAB版本之间可能存在差异，若遇到任何运行问题，建议检查MATLAB版本并查阅相关文档。
- 鼓励用户在遵守版权的前提下，进行二次开发或改进，共同推动图像处理技术的进步。
开源贡献
我们欢迎任何形式的技术交流和反馈。如果你在使用过程中发现了bug或者有改进建议，请通过社区讨论的形式分享。共同努力，让这一图像修复工具更加完善。
本资源是学习和研究图像处理领域的宝贵材料，无论是科研人员、学生还是爱好者，都能从中获益。希望通过Criminisi算法的应用，能够帮助大家解决图像修复中的挑战，探索更多图像处理的可能性。