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            全變分(TV)模型原理與C++實(shí)現(xiàn)

            https://blog.csdn.net/cyh706510441/article/details/45194223

            本文介紹了TV模型的基本原理,并給出了C++代碼實(shí)現(xiàn)。
            一、TV模型原理
            二、C++實(shí)現(xiàn)
            關(guān)于Matlab的程序?qū)崿F(xiàn),有一個經(jīng)典的主頁: http://visl.technion.ac.il/~gilboa/PDE-filt/tv_denoising.html
            有博主改成了C++代碼:見經(jīng)典的變分法圖像去噪的C++實(shí)現(xiàn)
            另有博主改成了更簡潔的版本:見【圖像處理】全分發(fā)TV圖像去噪
            但精簡版的有個問題:image[i][j] += dt*(tmp_num/tmp_den+ lam*(image0[i][j] - image[i][j])); 
            直接在image中迭代,這有問題,最后得到的去噪圖像跟MATLAB得到的去噪圖像有細(xì)微差別,對兩幅圖像做差值可發(fā)現(xiàn)差別。
            本文代碼基本參照上面的版本,把代碼修改為(之前公式有誤,已修改 2015年4月23日):
            void CImageObj::Total_Variation(int iter, double dt, double epsilon, double lambda)
            {
            int i, j;
            int nx = m_width, ny = m_height;
            double ep2 = epsilon * epsilon;
             
            double** I_t = NewDoubleMatrix(nx, ny);
            double** I_tmp = NewDoubleMatrix(nx, ny);
            for (i = 0; i < ny; i++)
            for (j = 0; j < nx; j++)
            I_t[i][j] = I_tmp[i][j] = (double)m_imgData[i][j];
             
            for (int t = 0; t < iter; t++)
            {
            for (i = 0; i < ny; i++)
            {
            for (j = 0; j < nx; j++)
            {
            int iUp = i - 1, iDown = i + 1;
            int jLeft = j - 1, jRight = j + 1;    // 邊界處理
            if (0 == i) iUp = i; if (ny - 1 == i) iDown = i;
            if (0 == j) jLeft = j; if (nx - 1 == j) jRight = j;
             
            double tmp_x = (I_t[i][jRight] - I_t[i][jLeft]) / 2.0;
            double tmp_y = (I_t[iDown][j] - I_t[iUp][j]) / 2.0;
            double tmp_xx = I_t[i][jRight] + I_t[i][jLeft] - 2 * I_t[i][j];
            double tmp_yy = I_t[iDown][j] + I_t[iUp][j] - 2 * I_t[i][j];
            double tmp_xy = (I_t[iDown][jRight] + I_t[iUp][jLeft] - I_t[iUp][jRight] - I_t[iDown][jLeft]) / 4.0;
            double tmp_num = tmp_yy * (tmp_x * tmp_x + ep2) + tmp_xx * (tmp_y * tmp_y + ep2) - 2 * tmp_x * tmp_y * tmp_xy;
            double tmp_den = pow(tmp_x * tmp_x + tmp_y * tmp_y + ep2, 1.5);
             
            I_tmp[i][j] += dt*(tmp_num / tmp_den + lambda*(m_imgData[i][j] - I_t[i][j]));
            }
            }  // 一次迭代
             
            for (i = 0; i < ny; i++)
            for (j = 0; j < nx; j++)
            {
            I_t[i][j] = I_tmp[i][j];
            }
             
            } // 迭代結(jié)束
             
            // 給圖像賦值
            for (i = 0; i < ny; i++)
            for (j = 0; j < nx; j++)
            {
            double tmp = I_t[i][j];
            tmp = max(0, min(tmp, 255));
            m_imgData[i][j] = (unsigned char)tmp;
            }
             
            DeleteDoubleMatrix(I_t, nx, ny);
            DeleteDoubleMatrix(I_tmp, nx, ny);
            }
            --------------------- 
            作者:cyh706510441 
            來源:CSDN 
            原文:https://blog.csdn.net/cyh706510441/article/details/45194223 
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            posted on 2018-11-29 10:47 zmj 閱讀(1671) 評論(0)  編輯 收藏 引用

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