通过分析ROF(Rudin,Osherand Fatemi)模型和LLT(lysaker,lundervold and Tai)模型在处理噪声图像时存在的缺陷,以及纹理部分和噪声部分之间的差异,将图像分解思想和ROF模型与LLT模型相结合,提出了一种新的分解去噪模型:DD(decomposition and denoising)模型。该模型在处理噪声图像时,将噪声图像分解为结构、纹理和噪声3部分,从而达到既去噪又能分解的目的。进一步通过仿真试验,验证了DD模型和算法的合理性及有效性。
基于局部算子不同形式的TV(total variation)模型用于彩色图像的噪声去除时往往存在边缘模糊、纹理模糊、阶梯效应、Mosaic效应等问题。因此,将传统局部的Tikhonov模型、TV模型、MTV(multi-channel total variation)模型、CTV(color total variation)模型推广到基于非局部算子概念的NL-CT(non-local color Tikhonov)模型、NL-LTV(non-local layered total variation)模型、NL-MTV(non-local multi-channel total variation)模型、NL-CTV(non-local colortotal variation)模型,并通过引入辅助变量和Bregman迭代参数设计了相应的快速Split Bregman算法。实验结果表明,所提出的非局部TV模型都很好地解决了局部模型中出现的问题,在纹理、边缘、光滑度等特征保持方面取得了良好特性,其中NL-CTV处理效果最好,但是计算效率较低。
