TV模型图像去噪的算法分析

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图像去噪是图像领域中的经典的问题。现实生活中拍摄仪器所获取的图像可能包含不同来源的噪声,会影响图像的质量,当我们需要对图像进一步处理时,比如图像分割等等,为了保证后续的图像处理结果更可靠,我们需要对图像进行去噪处理。我们进行图像去噪时,要保留图像的边缘纹理等重要信息,同时要去除图像中的噪声。TV模型不但能去除图像中原有的噪声,而且能有效地保留图像的结构信息,是图像处理中的经典模型。  本文主要讨论了TV模型图像去噪的算法分析。TV模型能保留图像的结构,针对TV模型有很多经典的算法如PDHG,AMA,ADMM等算法,我们深入分析学习了这些经典的算法并阐述了算法之间的关系,利用Nesterov算法加速方法实现了对算法的加速,并给出了PDHG算法的改进以及实现。
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