基于TV模型和L^2-模型的图像去噪方案

TV模型是图像去噪中保持图像边缘的模型之一.运用L2-模型从观察图像中提取光滑的草图,然后利用TV模型从残余图像中恢复一些丢失的有用信息,从而有效地避免TV模型的阶梯效应,使得恢复后的图像具有很好的视觉效果.

图像去噪中改进的LLT去噪模型

提出了一种改进的LLT去噪模型,并给出有效的不动点迭代方法.数值实验结果表明,改进的LLT模型不仅能保持图像的细节,而且能避免阶梯效应.

图像去噪中LLT模型的同伦方法

提出了运用具有全局收敛性的同伦方法求解Lysaker-Lundervold-Tai(LLT)模型,构造了一种逐步减小光滑化参数的同伦方程,并给出了有效的路径跟踪方法。实验表明,该方法收敛速度是不动点方法的2倍。