【图像去噪】基于正则化实现图像去噪附matlab代码

本文介绍了图像去噪的重要性和正则化方法在解决图像去噪反问题中的应用。通过引入正则化算子,可以得到唯一且稳定的解。博主分享了部分MATLAB代码和仿真结果,并提供了相关参考文献。

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1 简介

图像去噪一直是图像处理问题中一个重要的备受关注的问题,降质图像对于图像的进一步应用造成了很大局限性.从数学角度上来讲,图像去噪是一个反问题,对于含有模糊核的图像处理而言更是一个不适定的反问题,目前解决反问题的最主要且行之有效的方法便是正则化方法.正则化方法的主要思想是引入逼近原不适定问题算子的正则化算子进而逼近原不适定问题的解,即通过正则化方法的求出的解是唯一的,存在的和稳定的且是原反问题的一个很好的逼近.

2 部分代码

%%%%梯度为0直接求解四种正则%%%%%%clear all;close all;x0 = double(imread('groundtruth\monarch.tif'));     %导入groundtruthg0 = double(imread('degraded\monarch_n_0.1.tif')); %导入含噪图像g0k = fspecial('gaussian',19,2);%给定高斯模糊核 lamda = 0.8;   %正则化系数0.8[row column] = size(g0); %获取图像维度%图像二维傅里叶变换离散化K = fft2(k,row,column); %高斯核G = fft2(g0);           %含噪图像%差分矩阵l1=[0 0 0;       -1 1 
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