摘要：分析了利用Sobolev空间Tikhonov正则化模型对带噪图像进行放大的不足 ,基于图像的修复模型 ,提出带噪图像放大的数字全变差模型 利用有向图构造出兼顾噪声去除和图像放大的数字TV滤波器 ,并利用该滤波器提出一种新颖的图像放大算法 作为算法对比 ,利用Sobolev空间Tikhonov正则化模型 ,提出相对应的数字Tikhonov放大算法 结果表明 :数字TV放大算法明显优于数字Tikhonov放大算法 ,不仅较好地抑制了噪声的影响 ,而且使得任意精度放大的图像边缘清晰、过渡自然 。

摘要：提出变正则参数的变分方法 该方法通过选取随梯度变化的自适应的正则参数 ,达到去噪和保持边缘的目的 通过 5点格式构造出变分模型的离散解法 。

摘要：在利用正则化方法构造变分模型进行图像去噪时 ,其正则参数往往选择为恒定值 文中利用小波分解的层次性和带噪图像中噪声所具有的时频特点 ,构造出变正则参数的变分模型 在不同的小波分解层 。