【TGV 正则器的快速计算方法】通过FFT的总（广义）变化进行图像去噪（Matlab代码实现）

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

🔥 内容介绍

在数字图像处理领域，图像去噪是一个重要的问题。传统的去噪方法通常采用线性滤波器或基于统计的方法，但这些方法在处理复杂噪声或保留图像细节方面存在一定的局限性。

近年来，基于总（广义）变分（TGV）调合器和快速傅立叶变换（FFT）的图像去噪方法引起了广泛的关注。TGV调合器是一种非线性去噪模型，可以更好地保留图像的边缘和细节。FFT是一种高效的信号处理技术，可以加速图像去噪算法的计算过程。

基于快速计算TGV调合器和FFT的图像去噪方法的核心思想是将图像转换到频域，利用FFT对图像进行频谱分析和变换。然后，使用TGV调合器对频谱进行去噪处理，最后再将去噪后的频谱通过逆FFT转换回时域，得到去噪后的图像。

这种方法的优势在于它不仅能够有效地去除噪声，还能够保持图像的细节和边缘。由于FFT的高效性，这种方法在计算速度上也具有明显的优势。因此，它被广泛应用于图像去噪、图像增强和图像恢复等领域。

总结而言，基于快速计算TGV调合器和FFT的图像去噪方法是一种高效、准确且可靠的图像处理技术。它在处理复杂噪声和保留图像细节方面表现出色，为数字图像处理领域带来了新的发展机遇。随着技术的不断进步，相信这种方法将在未来得到更广泛的应用和研究。

📣 部分代码

function J = rgb2ycocg( I )%RGB2YCOCG converts RGB color into YCoCg color components.% YCoCg consists of luminance Y, and chroma Co and Cg, with less correlation each other.%% J = RGB2YCOCG( I ) converts the RGB color image I into the YCoCg color image J. %ndim = ndims( I );[s1, s2, s3] = size( I );if (ndim == 3) && (s3 == 3)  sy = s1;  sx = s2;  sc = s3;  I = reshape( I, sy*sx, sc );  elseif (ndim == 2) && (s2 == 3)  sc = s2;  else  error( 'The input image have to be RGB color image' );end% t1 = [1, 1, 1] / 3;% t2 = [1, 0, -1] / 2;% t3 = [1, -2, 1] / 4;t1 = [1, 2, 1] / 4;t2 = [1, 0, -1] / 2;t3 = [-1, 2, -1] / 4;T = [t1; t2; t3];J = I * T';if (ndim == 3) && sc == 3  J = reshape( J, sy, sx, sc );endend

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

🎁  关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

👇  私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制

1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合