基于变分偏微分方程的HNHOTV_OGS算法实现稀疏图像去噪

图像去噪是数字图像处理中的重要任务之一，其目标是消除图像中的噪声，使得图像更清晰、更易于分析和理解。近年来，基于变分偏微分方程的图像去噪方法受到了广泛关注。本文将介绍一种基于变分偏微分方程的HNHOTV_OGS算法，该算法能够实现有效的稀疏图像去噪，并提供相应的Matlab代码实现。

HNHOTV_OGS算法是基于Hessian和梯度的图像去噪方法，其核心思想是通过最小化总变分能量函数来实现图像去噪。总变分能量函数包括两个部分：数据项和正则项。数据项用于保持图像的细节特征，正则项则用于促使图像的平滑性和稀疏性。

以下是基于Matlab实现的HNHOTV_OGS算法的代码：

function denoised_image = HNHOTV_OGS(image, lambda, iterations)
    % 图像去噪函数，输入为原始图像image，正则化参数lambda和迭代次数iterations