摘要：火災(zāi)圖像在產(chǎn)生和傳輸?shù)倪^程中，會受到各種噪聲不同程度的干擾。這些干擾會給后續(xù)處理工作帶來不便。文中利用MATLAB軟件對全變分算法和自適應(yīng)正則化全變分算法進(jìn)行比較。實驗結(jié)果表明：全變分算法運算速度的確較快，但會導(dǎo)致紋理細(xì)節(jié)等重要信息丟失或模糊。而自適應(yīng)正則化全變分算法可以很好地保留圖像的紋理細(xì)節(jié)和邊緣信息。利用MATLAB軟件進(jìn)行仿真實驗，結(jié)果證實自適應(yīng)正則化全變分算法去噪的有效性，其信噪比（SNR）較前一種方法至少提高0.5.dB。

關(guān)鍵詞：圖像去噪；全變分；自適應(yīng)去噪

中圖分類號：TP751.1 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1674-7712 (2012) 14-0111-03

一、引言

在火災(zāi)圖像的產(chǎn)生過程中，難免受到各種因素干擾，導(dǎo)致火災(zāi)圖像會帶有噪聲。這些噪聲將給火災(zāi)圖像后續(xù)傳輸、處理帶來很多不便。因此在對火災(zāi)圖像進(jìn)行后續(xù)處理前，必須先對其去噪，減弱干擾，以使圖像更有利于下一步的圖像處理工作。

1992 年，Rudin、Osher 和Fatemi[4]提出的基于梯度能量函數(shù)的全變分(Total Variation，簡稱 TV)去噪算法，在圖像去噪領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用和研究[1~3]。TV算法能有效地去除噪聲，但可能會使圖像的邊緣變得模糊，使細(xì)節(jié)信息變得不清晰。為了克服全變分方法的不足，有學(xué)者提出自適應(yīng)正則化的全變分去噪算法[4]。自適應(yīng)正則化的全變分算法對Stanley Osher[5]等學(xué)者提出的迭代正則化參數(shù)進(jìn)行改進(jìn)，依照圖像不同區(qū)域的細(xì)節(jié)信息，自適應(yīng)獲取正則化參數(shù)。自適應(yīng)正則化的全變分算法在去噪的同時可以有效保留圖像的重要細(xì)節(jié)，更優(yōu)程度地達(dá)到了圖像去噪的目的。

在上述參考文獻(xiàn)的啟發(fā)下，本文將自適應(yīng)正則化的全變分算法應(yīng)用到火災(zāi)圖像復(fù)原中，并利用MATLAB軟件進(jìn)行仿真實驗。仿真實驗結(jié)果表明，運用自適應(yīng)正則化的全變分算法來去除火災(zāi)圖像的噪聲比傳統(tǒng)方法效果更好，能在去噪的同時很好地保持圖像的細(xì)節(jié)紋理信息。

二、全變分極小化算法

五、結(jié)論

利用全變分算法進(jìn)行圖像復(fù)原是近年來的熱門課題。本文將Rudin 、Osher等人的全變分算法和自適應(yīng)正則化的全變分去噪算法[4]進(jìn)行比較。實驗結(jié)果表明自適應(yīng)正則化的全變分去噪算法選擇性較好，該算法不但能夠有效地去除噪聲、保持圖像的邊緣和細(xì)節(jié)信息。人眼也能直觀感受到利用A-R-T算法復(fù)原的圖像質(zhì)量較好。

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[作者簡介]余麗紅（1985-），女，湖北咸寧人，講師，碩士研究生，教學(xué)和科研方向為信號處理。劉海云（1987-），女，江西贛州人，助理研究員，研究方向為高等教育管理。