改进型自适应全变分图像降噪模型

针对传统全变分去噪方法峰值信噪比不高,迭代效率较低的缺点,提出了一种新的自适应全变分去噪模型。首先,利用差分曲率改进全变分方程的正则项指数以区分出噪声点;然后,结合水平集曲率和梯度模的性质,使平滑区和边缘区达到不同的去噪效果,让新模型兼具保留边缘和平滑噪声的特点。实验结果表明,与当前3种主流模型相比,新模型的峰值信噪比提高了1.4 dB以上,平均绝对误差也减少了2.5以上,结构相似性平均提高了0.13,并且迭代效率至少提高了1.6倍,更有利于实际应用。