彩色图像乘性噪声去除的高阶变分模型

传统的变分去噪模型中,MTV模型去噪后的图像可以较好的保持图像的边缘,但会有阶梯效应。高阶TC模型可以防止阶梯效应,但是边缘保持不好。采用耦合的MTV模型和高阶TC模型相结合的方法,构造出新的混合模型,并推广到彩色图像乘性噪声去除的高阶变分模型。为提高新模型的计算效率,引入辅助变量和拉格朗日乘子设计了相应的增广拉格朗日算法。实验结果表明,新模型在处理彩色图像时能有效地避免阶梯效应,同时保持图像的边缘和细节。与实验中的传统模型相比,新模型的峰值信噪比和结构相似性指数均有提升。