基于交叠组合稀疏高阶全变分的图像复原

针对传统全变分进行扩展,提出了一种高阶全变分结合交叠组合稀疏的新算法,将像素级别梯度信息推广为高阶交叠组合稀疏梯度信息,更好地抑制了因全变分产生的阶梯效应并保存了图像边缘等细节信息。为了解决提出的图像复原新算法的优化问题,采用交替方向乘子算法（ADMM）来交替求解优化问题。将提出的新算法与其他几种相关算法相比,并用峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）两个评价指标来评价图像复原后的质量,从而论证了新算法的优越性。