自适应全变分图像去噪模型及其快速求解(Matlab CODE)

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该文提出了一种结合冲击滤波器和非线性各向异性扩散滤波器的自适应全变分图像去噪模型。通过边缘检测算子选择参数，实现图像平滑和边缘保留的平衡。使用Bregman迭代正则化方法设计快速求解算法，实验结果显示，该模型和算法能有效去除噪声并保留图像细节，提高了图像复原的质量。提供了Matlab代码和相关实验图像下载。

Abstract

在联合冲击滤波器和非线性各向异性扩散滤波器对含噪图像做预处理的基础上，利用边缘检测算子选取自适应参数，构建能同时兼顾图像平滑去噪与边缘保留的自适应全变分模型，并基于Bregman迭代正则化方法设计了其快速迭代求解算法。实验结果表明，自适应去噪模型及其求解算法在快速去除噪声的同时保留了图像的边缘轮廓和纹理等细节信息，得到的复原图像在客观评价标准和主观视觉效果方面均有所提高。

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  • Paper (image denoising),In Application Research of Computers. 2011, 28(12): 4797-4800.
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Reference [1] L. Rudin, S. Osher, E. Fatemi, 'Nonlinear Total Variation based noise removal algorithm', Physica D 60 259-268, 1992. Related Website [2] Total Variation Denoising : http://visl
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matlab图像去燥！程序下载后看就可以用，改变图像路径就可以，去燥效果非常好，如果关于变分法和泛函分析的一些基础原理今天就先不多说了，TV图像去噪经典论文：《Nonlinear Total Variation based noise removal algorithms》Google上可以搜得到。
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1 简介 全变分算法将全变分作为衡量图像光滑度的标准，利用噪声图像的全变分大于无噪声图像全变分的特点，将图像去噪转化为求解全变分的极小值。 2 部分代码 function u = SB_ATV(g,mu) % Split Bregman Anisotropic Total Variation Denoising % % April 2012 g = g(:); n = length(g); [B Bt BtB] = DiffOper(sqrt(n)); b = zero.
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在联合冲击滤波器和非线性各向异性扩散滤波器对含噪图像做预处理的基础上，利用边缘检测算子选取自适应参数，构建能同时兼顾图像平滑去噪与边缘保留的自适应全变分模型，并基于Bregman迭代正则化方法设计了其快速迭代求解算法。实验结果表明，自适应去噪模型及其求解算法在快速去除噪声的同时保留了图像的边缘轮廓和纹理等细节信息，得到的复原图像在客观评价标准和主观视觉效果方面均有所提高。 —————————————————————————————————— This paper combined shock filter with anisotropic diffusion to preprocess the noisy images, and used the edge detection filters to choose the parameters adaptively based on the preprocessed images. Then an adaptive total variation regularization model for image denoising is introduced based on the chosen parameters. The proposed model can keep the balance between noises smoothing and edges preserving adaptively. Furthermore, we propose a fast iterative algorithm to solve the proposed adaptive model based on Bregman iteration regularization method. The numerical results show that the proposed model and fast algorithm can smooth the noises and preserve the edge and fine detail information properly with fast solving convergence rate, while the peak signal to noise ratio, mean structural similarity and subjective visual effect of the denoised images are improved obviously.
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