全变分去噪与分割

资 源 简 介

全变分去噪与分割

详 情 说 明

全变分去噪与分割是图像处理中常用的技术，通过TV（Total Variation，全变分）正则化方法，可以有效去除噪声、恢复模糊图像以及填补缺失区域。TV正则化的核心思想是约束图像梯度的总变化量，从而在保持边缘结构的同时平滑噪声。

在tvreg包中，该方法支持三种不同的噪声模型：高斯（L2）、拉普拉斯（L1）和泊松噪声。高斯噪声通常适用于一般的加性噪声场景，拉普拉斯噪声则更适合处理包含异常值的图像，而泊松噪声模型常用于低光照或光子计数成像。该实现通过求解广义TV恢复问题，能够灵活适应不同的图像退化情况，适用于去噪、去卷积和修复任务。

TV正则化的优势在于其边缘保持特性，使其在医学影像、卫星图像和计算机视觉任务中具有广泛的应用价值。