椒盐噪声去除的混合TV-L1模型及其快速Split-Bregman迭代算法

摘要

为有效去除图像椒盐噪声,克服传统TV模型造成的对比度下降、几何特征损失及阶梯效应等缺点,本文在TV-L1模型中引入高阶规则项,提出基于一阶与二阶导数组合的混合TV-L1模型.为解决采用传统的梯度降方法实现复杂、计算效率低的问题,设计了混合模型的快速Split Bregman迭代算法.进而提出了彩色图像椒盐噪声去除的混合MTV-L1变分模型及其Split Bregman算法.文末对提出的算法与中值滤波、基于一阶导数的模型的图像恢复质量以及基于传统梯度降方程求解与采用Split Bregman算法的计算效率进行了比较.