全变分信号去噪的最佳参数选择方法摘要：基于现有的全变分信号去噪过程中依靠经验选择参数使得去噪效果精确度低的问题，本文提出一种新颖的全变分信号去噪的最佳参数选择方法，将粒子群优化算法（PSO，Particle Swarm Optimization）运用其中，首先研究了全变分图像去噪模型，介绍标准PSO算法过程，结合粒子群优法来选择最佳参数，分析了粒子群优法选择

一种改进的全变分自适应图像去噪模型

一种基于交叠组合稀疏全变分图像去噪方法An image denoising method based on overlapping group sparsity total variation姓名：林志斌摘要全变分（Total Variation, TV）正则项作为一种常用的稀疏变换模型，因其在保持图像边缘信息方面具有明显的优势，已经被应用到图像去噪问题中。

全变分信号去噪的最佳参数选择方法作者：胡月娇许成哲来源：《山东工业技术》2016年第12期摘要：基于现有的全变分信号去噪过程中依靠经验选择参数使得去噪效果精确度低的问题，本文提出一种新颖的全变分信号去噪的最佳参数选择方法，将粒子群优化算法（PSO，Particle Swarm Optimization）运用其中，首先研究了全变分图像去噪模型，介绍标准PSO算

基于变分法的医学超声图像去噪研究【摘要】目的：医学超声图像中斑点噪声的存在，降低了图像质量，本文着重讨论医学超声图像的去噪问题。方法：针对超声图像的斑点噪声，本文基于全变分正则化模型，首先对超声图像进行对数变换，将乘性斑点噪声转化为加性噪声，再对对数变换后的图像进行全变分正则化处理，最后通过指数变换重构超声图像。结果：子宫超声图像去噪实验中，将全变分法与常用

Function test1() %定义test 函数im=imread('water.tif'); %读取一幅tif 格式的water 图像，命名为imfigure(1),imshow(im,[]) %创建图像1，用来显示刚才读取的im 图像im=double(im); %生成矩阵im[nx,ny]=size(im); %读取矩阵的大小，Nx 是矩阵im

自适应全变分图像去噪模型及其快速求解