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全变分图像去噪问题的本质是一类基于全变分的约束极小化模型.其中最经典的模型是由Rudin-Osher-Fatemi提出的ROF模型[1].在这一模型中,正则化参数的选取直接影响到图像恢复的效果,当给定一个适当的正则化参数来平衡数据拟合和正则解时,可以得到十分理想的结论.在过去的二十年中,通过对这一模型的研究,产生了各种有效的算法.不同的算法通过调节正则化参数,都在不同程度上达到了去噪的目的.本文中,应用两种算法：梯度下降法和分裂Bregman算法,对带噪声图像进行了数值仿真和比较,结果显示分裂Bregman算法能够达到更好地去噪效果. 相似文献
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