CNL-TV算法：结合Curvelet变换与非局部TV模型的图像去噪新方法

"基于Curvelet变换和非局部TV模型的图像去噪" 图像去噪是数字图像处理中的一个重要任务，旨在去除图像中的噪声，提高图像质量。传统的去噪方法如均值滤波、中值滤波等往往在处理复杂场景时会损失图像细节。近年来，Curvelet变换和Total Variation (TV) 模型被广泛应用于图像去噪，它们各自具有独特的优势，但也存在一些问题。 Curvelet变换是一种多分辨率分析方法，它结合了小波变换的多尺度特性与方向敏感性，对于图像中的边缘和稀疏结构有很好的表示能力。然而，当应用在图像去噪中时，Curvelet变换可能会产生"环绕"效应，即在图像边缘处出现不连续的噪声残留，影响图像的视觉效果。 非局部TV模型则是基于图像的非局部相似性，它假设图像的相邻像素间存在一定的相似性。通过考虑像素块的非局部相似度，TV模型能更好地保留图像的纹理和细节信息，但过度使用可能会导致图像过于平滑，丧失精细结构。 针对以上问题，本文提出了一种名为CNL-TV的图像去噪新方法，将Curvelet变换与非局部TV模型相结合。首先，对含噪图像进行Curvelet变换，将图像分解为不同尺度的系数。然后，针对每个尺度层的特点，选取适当的非局部TV模型参数进行处理。这一过程可以有效地减轻 Curvelet 变换的“环绕”效应，并利用非局部TV模型保持细小纹理。最后，将处理后的各层图像进行融合，得到最终的去噪图像。 实验结果显示，CNL-TV算法在去除噪声的同时，成功消除了 Curvelet 去噪的“环绕”效应，且能较好地保持图像的纹理细节。通过对比不同去噪方法的峰值信噪比（PSNR），证明了CNL-TV算法的有效性和优越性。此外，该算法的应用也得到了国家自然科学基金的支持，进一步肯定了其在理论和实际应用中的价值。 本文提出的CNL-TV算法是图像去噪领域的一个创新，它综合了Curvelet变换的多尺度分析优势和非局部TV模型的纹理保持能力，对于提升图像去噪效果，特别是处理包含复杂纹理的图像，具有显著的优势。未来的研究可以进一步探讨如何优化非局部TV模型参数的选择策略，以及如何将该方法拓展到其他领域，如医学影像处理、遥感图像分析等。