基于柯西近端分裂算法的图像去噪实现（附带MATLAB源代码）

基于柯西近端分裂算法的图像去噪实现（附带MATLAB源代码）

图像去噪是数字图像处理中的重要任务之一。柯西近端分裂（Candy Splitting）算法是一种常用的优化算法，可以有效地应用于图像去噪任务。本文将介绍如何使用柯西近端分裂算法实现图像去噪，并提供相应的MATLAB源代码。

柯西近端分裂算法是一种迭代优化算法，通过最小化总体损失函数来达到图像去噪的目标。该算法的主要步骤如下：

1. 初始化变量：设定图像噪声水平、迭代次数和惩罚参数。
2. 估计噪声方差：利用观察到的噪声图像估计噪声方差。
3. 初始化图像：将待去噪图像作为初始估计值。
4. 迭代更新：根据总体损失函数，迭代更新图像估计值和柯西近端分裂算子。
5. 输出结果：输出最终的图像去噪结果。

下面是使用MATLAB实现的柯西近端分裂算法的示例代码：

% 图像去噪参数设置
noise_level = 20; % 噪声水平
max_iterations = 100