本文介绍了自适应全变分（ATV）算法在图像去噪中的应用，该算法能有效保留图像细节。通过最小化总变分并利用自适应参数适应不同区域的噪声和特征。提供了Matlab实现代码，包括图像梯度计算、权重因子更新等步骤，可调整参数以优化去噪效果。
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
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