Denoisering är problemet med att ta bort buller från en bild. Det oftast studerade fallet är med additiv vit Gaussian brus (AWGN), där den observerade bullriga bilden f är relaterad till den underliggande sanna bilden u av en n d η är vid varje punkt i rymden självständigt och identiskt fördelade som en noll-medel Gaussian slumpmässig variabel. Rudin, Osher och Fatemi [9]. Televisionens legaliseringsteknik har sedan dess tillämpats på en mängd andra bildproblem, se till exempel Chans och Shens bok [20]. Vi fokuserar här på den splittrade Bregman-algoritmen av Goldstein och Osher [31] för TV-regulariserad denoisering. Total variation (TV) legalisering är en teknik som ursprungligen utvecklades för AWGN bild denoising av Rudin, Osher, och Fatemi [9] föreslog att uppskatta den denoiserade bilden u som lösningen på ett minimering problem, där λ är en positiv parameter. Detta problem kallas Rudin-Osher-Fatemi eller ROF-problemet. Denoisering utförs som en oändlig-dimensionell minimering problem, där sökutrymmet är alla avgränsade variation (BV) bilder. En funktion u är i BV(en) om den är integrerbar och det finns en radonmått Du sådan att detta mått Du är fördelningsgradienten för u. När u är slät, Du(x) =  tillu(x) dx. Den totala variationen (TV) seminormen för u publiceras som referens
Total variationsminimering har använts allmänt REF som en bild denoiserande teknik.
Rudin-Osher-Fatemi Total Variation Denoising using Split Bregman
{'venue': 'IPOL Journal', 'journal': 'IPOL Journal', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}