通过非凸高总变化方法减少斑点噪声

我们解决了去除斑点噪声的问题。 在该领域中广泛使用经典的总变化来解决该问题，但是该方法遭受阶梯状伪像和图像细节的损失的困扰。 为了解决这些问题，非凸总广义变化量（TGV）正则化用于保留图像的边缘和细节。 能够消除阶梯效应的TGV正则化凭借其高阶平滑特征具有很强的理论保证。 我们的方法结合了TGV方法和非凸变分方法的优点，避免了它们的主要缺点。 此外，我们开发了一种有效的算法来解决基于TGV的非凸优化问题。 我们通过实验证明了该技术的卓越性能，无论是在视觉上还是在定量上。