基于自适应全变差的乘性噪声去噪算法

针对现有去除乘性噪声的变分模型存在细节丢失和计算速度慢的问题,文中引入权重函数,在此基础上给出一种基于偏微分方程(PDE)的去除图像乘性噪声的变分模型。为了提高运算速度,在该模型中引入不精确的交替方向乘子算法(IADMM)。在算法中,引入辅助变量将原问题变为3个相关的子问题,然后分别对3个子问题求解。实验结果表明,模型有较好的去噪效果,能够较好地抑制图像中的"阶梯效应"。与梯度下降法相比,该算法处理过程快,极大地缩短了运算时间,并且保持了较好的去噪效果。