基于自适应各向异性全变分正则化的图像复原方法

摘要

本发明提出一种基于自适应各向异性全变分正则化的图像复原方法，其步骤为：首先，利用图像设备获取原始图像，计算原始图像在x方向和y方向的梯度映射；其次，基于权重自适应理论对各向异性全变分正则化模型进行改进，得到新型非光滑非凸的去噪模型；最后，利用迭代重加权算法计算新型非光滑非凸的去噪模型近似解，并利用交替极小化算法对近似解模型进行求解，获得最终的复原图像。本发明采用迭代重加权算法求解非凸优化问题，避免了不同区域上收敛速度的不平衡问题，并且在消除阶梯效应的同时更好的保留图像重要几何结构；利用复原后的图像作为新一轮迭代的初始图像，使得复原图像的去噪效果更好，更接近于原始的清晰图像。