TV-L1图像去噪算法：简洁易懂的MATLAB实现

简介：
本简介介绍了一种基于TV-L1范数的图像去噪算法，并提供了该算法在MATLAB环境中的简易实现代码。读者可轻松上手操作，快速掌握其原理与应用。 使用TV-L1模型对原始对偶算法进行优化的图像去噪方法旨在最小化以下降噪模型： \[ \sum(\sqrt{I_x^2 + I_y^2}) + \lambda \|I - g\| \] 其中，\( I \) 是去噪后的图像，\( I_x, I_y \) 分别是其在水平和垂直方向上的梯度分量，而 \( g \) 则表示观测到的原始图像。参数 \( \lambda \) 作为正则化系数用于平衡降噪与细节保留之间的权衡。较小的 \( \lambda \) 值会导致更强的去噪效果。 更多详细信息可以参考 A. Mordvintsev 的文章《ROF 和 TV-L1 使用 Primal-Dual 算法去噪》以及 Chambolle 等人的论文《图像分析总变异简介》，2009 年。