程祝媛，倪婉贞，陈颖频

基于Lp伪范数和高阶OGS全变分的椒盐噪声去除

程祝媛1，倪婉贞2，陈颖频2

(1. 福建省新源电力发展集团有限公司，福建 漳州 363000； 2. 闽南师范大学物理与信息工程学院，福建 漳州 363000)

全变分(TV)模型广泛应用于椒盐噪声的去除。然而，TV模型中存在着严重的阶梯效应。近年来，由于低阶交叠组稀疏(LOGS)全变分能够很好地抑制阶梯效应，受到了越来越多的关注，但仍有改进空间。实际上，其只考虑一阶图像梯度的先验信息，而忽略了高阶图像梯度的先验信息。为了进一步提高恢复图像的质量，提出了一种结合Lp伪范数的高阶OGS全变分，在利用高阶梯度的OGS约束更好地描述图像梯度稀疏先验的同时，还利用Lp伪范数的强稀疏诱导能力更好地描述椒盐噪声的稀疏性。该模型采用交替方向乘子法求解，并将模型分解为若干个子问题求解。最后，通过实验验证了该模型的正确性，并结合峰值信噪比、结构相似性度和梯度幅值相似性偏差对模型的恢复性能进行了评价。实验结果表明，该方法相比一些先进的去噪模型具有很强的竞争力。

图像去噪；交叠组稀疏；Lp伪范数；高阶梯度；正则项

在信息化时代，图像是一类重要的传递信息的方式。但图像在生成过程中极易受到各种噪声的污染，故而去噪问题一直是图像处理研究的热点。

椒盐噪声是一种常见的随机噪声，是因光学成像设备故障所导致，图像存在一定的概率被冲击噪声或零值噪声污染特点。……