稀疏图像去噪算法实现及其matlab代码

本文介绍了基于变分偏微分方程的HNHOTV_OGS算法在图像去噪中的应用,该算法结合PDE去噪和平滑效果及L1范数的稀疏表示优势。文中提供了相应的matlab实现代码,用于对图像进行稀疏去噪,以增强图像清晰度。

稀疏图像去噪算法实现及其matlab代码

稀疏表示已经成为了图像信号处理中一个重要的方向,其中最著名的方法就是通过使用L1范数约束来实现稀疏性。而在图像去噪中,利用变分偏微分方程(PDE)进行去噪也是一种常见的方法。本文将介绍基于变分偏微分方程HNHOTV_OGS算法实现稀疏图像去噪,并提供相应的matlab代码。

HNHOTV_OGS算法结合了PDE去噪和L1范数稀疏表示。其中,PDE可以平滑噪声,并保留图像的边缘信息;而L1范数则可以使得信号的稀疏表示更加有效。同时,OGS(Orthogonal Gradient Subsampling)算法还被用来加速计算,提高效率。

以下是matlab代码实现:

function u=HNTV_ogs(f,tau,lambda,N,n)

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