MATLAB实现基于总变差正则化的图像去噪系统

资 源 简 介

本MATLAB项目利用总变差（TV）正则化方法，通过最小化包含数据保真项和正则项的能量函数，有效去除图像中的高斯噪声、椒盐噪声等，同时保持边缘结构清晰，适用于图像预处理和质量增强。

详 情 说 明

基于总变差正则化的图像去噪系统

项目介绍

本项目实现了一种基于总变差（Total Variation, TV）正则化的图像去噪方法。通过构建并最小化包含数据保真项和TV正则项的能量函数，能够在有效去除图像中噪声（如高斯噪声、椒盐噪声）的同时，较好地保持图像的边缘结构和细节特征。系统支持用户灵活选择TV正则化模型与优化算法，并调整关键参数以达到最佳的去噪效果。

功能特性

• 多噪声类型处理：支持处理高斯噪声、椒盐噪声等常见图像噪声
• 可选的TV模型：提供各向同性与各向异性总变差正则化模型
• 灵活的优化算法：内置梯度下降法、Split Bregman等多种优化算法
• 参数可调：允许用户调整正则化系数λ、迭代次数等关键参数
• 结果评估：输出去噪后图像，并可生成迭代过程动画、对比图及PSNR等量化指标

使用方法

1. 准备输入图像：将待去噪的图像（JPG、PNG等格式）置于指定路径
2. 设置参数：根据需要选择噪声类型、TV模型、优化算法，调整正则化参数λ（默认0.1）和迭代次数（默认100）
3. 运行去噪程序：执行主程序开始图像去噪处理
4. 查看结果：获取去噪后的图像，可选择查看中间迭代过程动画和量化评估结果

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（处理高分辨率图像时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件作为系统的核心入口，整合了图像读取、噪声估计、参数配置、去噪算法执行及结果输出等全部流程。它负责调用各功能模块，实现从含噪图像输入到最终去噪结果生成的全自动处理，并支持用户通过交互界面或脚本参数对去噪过程进行定制化控制。