基于改进的全变分图像去噪算法研究

图像去噪常采用全变分模型,此模型在对噪声图像进行平滑的同时保护边缘信息,但噪声较大时,容易产生梯阶效应。传统全变分模型仅考虑垂直和水平方向的梯度信息,没有充分考虑像素的邻域信息,从而忽略了图像的一些结构信息。针对上述缺点,文中提出全变分图像去噪优化的新算法,该算法使用新定义的全变分,并利用预解式原偶混合梯度算法优化求解,将全变分正则化项转成对偶形式求解,保真项以原问题求解。仿真实验结果表明,在信噪比、图像一致性方面,文中方法都有所提升,能产生更清晰的边缘和图像结构,提高了去噪性能。