基于正则化的图像去噪方法及MATLAB代码实现

基于正则化的图像去噪方法及MATLAB代码实现

图像去噪是数字图像处理领域中的重要任务之一。其中，基于正则化的方法是一种常用的图像去噪技术，它通过在去噪过程中引入正则化项，以平衡去噪结果的平滑性和保边性。本文将介绍基于正则化的图像去噪方法，并提供MATLAB代码实现。

首先，我们需要了解正则化技术在图像去噪中的基本原理。正则化项通常用于约束去噪过程中的解，以克服过度平滑和保持图像细节的能力。在正则化框架中，我们将图像去噪问题建模为最小化一个目标函数的优化问题，其中目标函数由两部分组成：数据项和正则化项。

数据项衡量了去噪结果与原始图像之间的接近程度，常用的数据项包括欧氏距离、均方误差等。正则化项则用于控制去噪结果的平滑性和保边性。常见的正则化项包括全变差（Total Variation，TV）正则化、L1正则化等。

以下是基于TV正则化的图像去噪方法的MATLAB代码实现：

function denoised_image = denoise_image(image, lambda, num_iterations)