【图像去噪】基于变分偏微分方程HNHOTV

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【图像去噪】基于变分偏微分方程HNHOTV

1 简介

如今，人类已进入图像的大数据时代，图像处理技术深入到生物医学、天文观测、

社交通信、电影制作和视频监控等各个领域。诸如武器的制导、侦测目标和打击评估等军事任务，数字成像技术和图像处理技术在军事领域发挥了至关重要的作用。可见光、红外和合成孔径雷达等成像技术，在历次高科技战争中，始终贯穿始末，军事装备的信息化水平被大大提高，传统的作战,无论是方式，还是理念，都被根本地颠覆。因为不确定的成像环境和采集过程的随机性，往往获得的图像不清晰，视觉效果差。图像去模糊（反卷积）往往存在病态性，且这种病态性是本质上的，在无正则化措施的前提下无法消除，从而使我们获得的复原图像不够清晰。由噪声引起的图像退化，造成分辨率下降，严重影响后续的判读分析、模式识别和特征提取等工作。真实可靠的信息，我们都希望获得，为了对图像进行后续的高级处理和应用，需对其进行预处理，如去噪、去模糊、压缩感知重建等。我们可以基于硬件和软件的角度对图像实施去噪处理，比如使用质量更好的 CCD 和 CMOS 传感器来采集图像，改善成像系统，但不够灵活而且价格较高，所以往往倾向于基于软件层面对算法进行改进以达到去除图像噪声的目的。例如，利用红外制导技术的超声速巡航武器，其光学探头与大气的剧烈作用，会产生复杂的湍流场并使气体密度发生改变，对成像系统造成干扰，并影响图像的传输，所成的像，就会发生偏移和模糊。

基于偏微分方程的滤波方法作为一种有效的图像去噪方法，受到了学者们的广泛研

究。传统的滤波方法在一定程度上能够消除噪声，但在保持图像特征信息方面的效果不太理想，基于偏微分方程的图像去噪方法能够有效地平衡去除噪声和保持图像结构信息方面之间的矛盾&#