Nonlinear total variation based noise removal algorithms

资 源 简 介

Nonlinear total variation based noise removal algorithms

详 情 说 明

非线性总变差（TV）噪声去除算法在图像处理领域被广泛研究，其核心思想是利用图像边缘的稀疏性来抑制噪声，同时保留重要的结构信息。与传统线性滤波方法不同，非线性TV模型通过最小化总变差能量函数实现降噪，能够避免过度平滑导致的边缘模糊问题。

该算法通常基于偏微分方程（PDE）或优化框架构建，其中Rudin-Osher-Fatemi (ROF) 模型是经典代表。其关键在于平衡数据保真项和总变差正则项：前者确保降噪结果与原始观测一致，后者通过惩罚梯度幅值来抑制噪声。由于TV范数的非线性特性，算法需采用迭代优化策略（如梯度下降、对偶方法或Split-Bregman）求解。

改进方向包括结合高阶正则项避免"阶梯效应"、引入自适应参数提升纹理保留能力，或与深度学习融合增强复杂噪声场景的鲁棒性。这些方法在医学影像、卫星图像等领域的噪声抑制中展现出显著优势。