论文研究 改进的二阶总广义变分图像去噪算法.pdf

为了有效地去除含噪图像中的噪声，克服总变分（TV）去噪易于导致阶梯效应的缺陷，提出了一种改进的二阶总广义变分（TGV）的图像去噪方法。介绍了二阶TGV的理论基础，在二阶TGV中引入了各向异性扩散张量，利用张量函数引导扩散，获得了新的去噪模型，最后提出了一种扩展了的原始-对偶算法对新模型进行数值求解。新模型充分结合了二阶TGV作为正则项自动平衡了一阶和二阶导数项，以及张量函数的各向异性扩散，有效突出边缘结构的特性。实验结果表明，该方法在有效地去除含噪图像中噪声的同时，避免了阶梯效应，增强了对原始图像中边缘结构的保持。