总变分(tv)正则化

总变差（TV）正则化是一种在图像处理中常用的正则化方法，用于增强图像的块性。它通过最小化图像的总变差来实现，总变差是图像中相邻像素之间的差异的总和。总变差正则化可以帮助去除图像中的噪声，并提高图像的边缘保持能力。

引用\[1\]中提到了一种将总变差正则化添加到逆问题中的方法，使用了广义的Split Bregman迭代算法来求解。这种方法可以在重建模型中增强图像的块性。

引用\[2\]中提到了另一个与总变差相关的工具，即DECONVTV。它是一个MATLAB实现的快速总变差求解器，用于解决最小二乘反褶积问题。DECONVTV使用了增广拉格朗日概念和交替方向乘数法（ADMM）的变体。

引用\[3\]中提到了经典的图像采集问题，根据正交变换的思想，对于一副m×n的图像信号，至少需要进行N=m×n次采样才能够完全还原这副图像。

综上所述，总变差正则化是一种常用的图像处理方法，可以通过最小化图像的总变差来增强图像的块性。有多种方法和工具可以用于实现总变差正则化，如Split Bregman迭代算法和DECONVTV。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [将总变分(TV)正则化应用到逆问题中Total Variation Regularization](https://blog.csdn.net/CLARKYY/article/details/121749359)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [压缩感知入门③基于ADMM的全变分正则化的压缩感知重构算法](https://blog.csdn.net/qq_39432978/article/details/130934288)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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