基于自适应全变分算法的图像去噪附带Matlab代码

基于自适应全变分算法的图像去噪附带Matlab代码

图像去噪是数字图像处理中的一个重要任务，在许多应用领域都有广泛的应用。自适应全变分（Adaptive Total Variation，ATV）算法是一种有效的图像去噪方法，它能够在保持图像细节的同时去除噪声。本文将介绍ATV算法的原理，并提供使用Matlab实现的代码示例。

ATV算法的基本原理是通过最小化图像的总变分来实现去噪。总变分是指图像中相邻像素之间的差异的累积量。通过最小化总变分，ATV算法能够平滑图像中的噪声，并保持图像的细节信息。ATV算法还引入了自适应参数，根据图像的局部特征来调整正则化参数，以便更好地适应不同区域的噪声强度和图像特征。

以下是使用Matlab实现ATV算法的示例代码：

function denoised_image = ATV_denoising(noisy_image, lambda, num_iterations)
    % 输入参数：