【视频去噪】基于全变异正则化最小二乘反卷积是最标准的图像处理、视频去噪研究（Matlab代码实现）

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本文目录如下：

目录

1 概述

2 运行结果

2.1 算例1——图像去模糊

2.2 算例2——视频去噪

3 参考文献

4 Matlab代码、数据、文献讲解

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1 概述

去视频去噪是一项广泛应用于图像和视频处理的技术，其应用范围包括但不限于图像和视频去模糊、图像和视频去噪、深度数据增强、热空气湍流稳定和多视图合成等方面。

在图像处理中，全变异正则化最小二乘反卷积是一种常见的方法。该方法通过采用全变异正则化原理，并将最小二乘反卷积算法与之结合，来提高图像处理的效果。本文基于增强拉格朗日概念 [1]，实现了最新的算法，该算法可以被看作是众所周知的乘法器交替方向方法（ADMM）的一种变体。

增强拉格朗日概念在最小二乘反卷积的应用中起到了重要的作用。它通过引入拉格朗日乘子和对偶变量，构建了一个优化问题的增强版本，进一步提高了算法的准确性和鲁棒性。而乘法器交替方向方法 （ADMM）则是一种常用的优化算法，通过在每个迭代步骤中交替更新变量，有效地解决了图像处理中的正则化问题。

通过运用增强拉格朗日概念和乘法器交替方向方法（ADMM），我们可以实现更先进的全变异正则化最小二乘反卷积算法。这种算法在图像处理中具有重要的作用，可以提高图像的清晰度、恢复细节、去除噪声等。同时，由于其较高的效率和准确性，该算法也在实际应用中得到了广泛的应用。

随着对图像和视频处理需求的不断增加，全变异正则化最小二乘反卷积算法的研究将继续深入。我们可以进一步探索和改进增强拉格朗日概念和乘法器交替方向方法（ADMM）等相关技术，为图像和视频处理领域的发展做出更大的贡献。

文献[1]：

本文提出了一种恢复视频序列的快速算法。与现有方法相反，所提出的算法没有将视频恢复视为一系列图像恢复问题。相反，它将视频序列视为时空体积，并提出时空总变分正则化以增强解的平滑度。通过将原始的无约束最小化问题转换为等效的约束最小化问题来解决优化问题。使用增强拉格朗日方法处理约束，使用交替方向方法（ADM）迭代查找子问题的解。该算法具有广泛的应用范围，包括视频去模糊和去噪、视差图细化和减少热空气湍流效应。

2 运行结果

2.1 算例1——图像去模糊

2.2 算例2——视频去噪

部分代码： 

% Setup parameters (for example)
opts.beta    = [1 1 10];
opts.print   = true;
opts.method  = 'l1';

% Setup mu
mu           = 1;

% Main routine
tic
out = deconvtv(g, 1, mu, opts);
toc

% Display results
figure(1);
imshow(g(:,:,5));
title('input');

figure(2);
imshow(out.f(:,:,5));
title('output');

% Setup parameters (for example)
opts.beta    = [1 1 10];
opts.print   = true;
opts.method  = 'l1';

% Setup mu
mu           = 1;

% Main routine
tic
out = deconvtv(g, 1, mu, opts);
toc

% Display results
figure(1);
imshow(g(:,:,5));
title('input');

figure(2);
imshow(out.f(:,:,5));
title('output');

3 参考文献

文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。

[1] S.H. Chan, R. Khoshabeh, K.B. Gibson, P.E. Gill, and T.Q. Nguyen, “An augmented Lagrangian

method for total variation image restoration,” IEEE Trans. Image Process., vol. 20, no. 11, pp.

3097–3111, Nov. 2011.

[2] Y. Wang, J. Yang, W. Yin, and Y. Zhang, “A new alternating minimization algorithm for total

variation image reconstruction,” SIAM Journal on Imaging Sciences, vol. 1, pp. 248–272, 2008.

[3] B. Wahlberg, S. Boyd, M. Annergren, and Y. Wang, “An ADMM algorithm for a class of total variation regularized estimation problems,” in Proceedings 16th IFAC Symposium on System Identifification,

Jul. 2012, vol. 16.

4 Matlab代码、数据、文献讲解