[发明专利]耦合了梯度保真项的总变差模型快速图像复原方法

摘要

本发明公开了一种耦合了梯度保真项的总变差模型快速图像复原方法，针对耦合了梯度保真项的TV模型，利用分裂算法以交替最小化的方式求解该模型，最终实现图像快速复原。本发明包括变换模型步骤，得到无约束的变换模型步骤，离散化模型步骤，分解模型步骤。本发明提供的图像复原算法大大缩短了消耗时间，实现了图像的快速复原，速度提升约为现有梯度下降法的5倍，性价比高。

主权项

1.一种耦合了梯度保真项的总变差模型快速图像复原方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤A，变换模型：引入新变量W代替耦合了梯度保真项的TV图像复原模型中的梯度项▽u，并将下式中第一与第二项作傅立叶变换得到能量泛函：其中，F(·)表示傅立叶变换，Λ表示傅立叶支撑域，为梯度算子，K表示模糊核，f为待复原图像，即初始图像，u为复原图像，即目标图像；常量α与λ为参数，Ω为图像支撑域；步骤B，通过下式得到无约束的变换模型：常量β为参数；步骤C，离散化模型：将上述无约束的变换模型离散化得到：其中，表示向前差分算子；DF(·)为离散傅立叶变换；步骤D，分解模型：分裂上述离散化模型得到W两个子问题：步骤E，推导W与U子问题对应的解。