基于二階全變分的圖像去噪方法

劉光宇，劉 拯，趙恩銘，邢傳璽

（1.大理大學 工程學院，云南 大理 671003；2.云南民族大學 電氣信息工程學院，云南 昆明 650031）

圖像處理的第一步是圖像去噪，因此圖像去噪是圖像處理的基礎環節［1］，對后續圖像的分割與識別影響很大［2］。圖像去噪的方法有很多種，較為經典的方法有小波變換去噪法［3］、非局部均值濾波去噪法［4］、中值濾波去噪法［5］、BM3D去噪法［6］和全變 分去噪法［7］等。與其他方法相比，全變分去噪法具有去噪時間短、去噪效果好等特點，能很好地保留圖像的重要細節與紋理特征。因此一些學者利用全變分去噪法深入地研究了圖像的去噪問題。彭啟琮等［8］對全變分圖像去噪模型進行了改進，建立了一種基于全變分的自適應圖像去噪模型，雖然該模型具有明顯的去噪效果，但圖像細節與紋理特征處理得不是很好。薛義兵等［9］利用改進的范數自適應全變分去噪法研究了圖像去噪問題，提高了目標與背景的可區分度，但沒有提高去噪圖像的質量，導致圖像出現部分失真現象。宋瑞麗等［10］建立了一種新的去除椒鹽噪聲的圖像復原模型，利用交替方向乘子算法進行了快速求解，通過數值比較驗證了算法的有效性。在此基礎上，我們將經典的全變分模型和高階全變分模型的正則項結合，構建了二階全變分去噪模型［11］，提出了二階全變分去噪法，利用3種不同的方法做了圖像去噪實驗，得出了二階全變分去噪法能有效去除散斑噪聲、提高圖像整體質量，能使圖像的細節更加明顯、視覺效果更好的結論。……