基于Matlab的全变分（TV）和Curvelet变换的彩色图像修复

基于Matlab的全变分（TV）和Curvelet变换的彩色图像修复

在图像处理领域，图像修复是一项重要的任务，旨在恢复受损或有噪声的图像。全变分（Total Variation，TV）和Curvelet变换是两种常用的图像处理技术，它们在图像修复中被广泛应用。本文将介绍如何使用Matlab实现基于全变分和Curvelet变换的彩色图像修复，并提供相应的源代码。

全变分（TV）是一种用于图像去噪和修复的正则化方法。它通过最小化图像的总变化来保持图像的平滑性，并同时保持边缘的清晰度。全变分正则化的数学表达式为：

min TV(u) + λ∫|u-f|² dx

其中u是待修复的图像，f是受损图像，TV(u)表示图像的总变化，λ是正则化参数。

Curvelet变换是一种多尺度、多方向的变换方法，它能够更好地捕捉图像的局部特征和纹理信息。Curvelet变换在处理具有复杂纹理和结构的图像时具有优势。图像的Curvelet变换可以使用CurveLab工具箱在Matlab中实现。

下面是基于Matlab的全变分和Curvelet变换的彩色图像修复的源代码示例：

% 读取受损图像
damagedImage = imread('damaged_image.pn