一种复合局部与非局部梯度的图像去噪变分模型

来源：电讯技术杂志2018年第12期北京时间：

作者：吴洋,杨平先,黄坤超,陈明举,张雷

单位：(四川理工学院 自动化与电子信息学院，四川 自贡 643000;中国西南电子技术研究所,成都 6100362;航空工业成都飞机工业(集团)有限责任公司，成都610092)

摘要：局部变分有效地增强图像的轮廓信息，但不可避免地模糊图像的细节并在平滑区域产生阶梯效应。非局部变分能有效重构图像的纹理信息，但同时会破坏图像的结构轮廓信息。考虑到局部与非局部变分的互补性，提出了一种基于图像局部梯度与非局部梯度的复合变分模型，并通过Bregman交替迭代极小化图像的局部梯度与非局部梯度的L1范数,使去噪后的图像在去除噪声的同时更好地保留图像的结构与细节信息。对比实验证明，提出的复合变分模型有效地利用了图像的局部变分与非局部变分的优点,在图像评价的主客观方面都表现出了更好的性能。

关键词：图像去噪；变分模型；图像梯度；Bregman迭代；

基金资助：四川省教育厅项目（17ZB0302）;人工智能四川省重点实验室开放基金项目（2016RYY02）