【摘 要】
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单正则参数的TV方法在图像处理中的应用相当广泛；然图像不同区域上被不同噪声污染的时候，单正则参数的TV方法的处理效果还是差强人意。本文在单个正则参数的正则化的理论基础上
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单正则参数的TV方法在图像处理中的应用相当广泛；然图像不同区域上被不同噪声污染的时候，单正则参数的TV方法的处理效果还是差强人意。本文在单个正则参数的正则化的理论基础上，提出了双正则参数的TV方法，并对其进行理论推导，得到其欧拉方程；由此利用延迟扩散的固定点迭代法[15，17，20，56]，以及共轭梯度法[1，16，20，48，53，58]获得双正则参数TV方法的离散算法。在实验中，选用噪声模型中数学上使用最多的高斯噪声，二维的第一类Fredholm积分方程的退化模型。实验中与单正则参数TV方法，图像区域分割独立使用TV方法再进行拼接等方法进行比较，实验结果表明，双正则参数的TV方法在图像不同区域加入不同噪声污染情况下的图像去噪以及复原的处理更为理想。
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