ROF 去噪 matlab

ROF去噪，图像处理，matlab源码 包含文献

%% ROFdenoise
%
%  This denoising method is based on total-variation originally proposed by
%  Rudin Osher and Fatemi. In this particular case fixed point iteration
%  is utilized.
%
%  For the included image a fairly good result is obtained by using a
%  theta value around 12-16. A possible addition would be to analyze the
%  residual with an entropy function and add back areas that have a lower
%  entropy i.e. there are some correlation between the surrounding pixels.
% 
%  Philippe Magiera & Carl L鰊dahl 2008
%

function A = ROFdenoise（Image Theta）

[Image_h Image_w] = size（Image）; 
g = 1; dt = 1/4; nbrOfIterations = 5;
Image = double（Image）;

p = zeros（Image_hImage_w2）;
d = zeros（Image_hImage_w2）;
div_p = zeros（Image_hImage_w）;

for i = 1:nbrOfIterations
    for x = 1:Image_w
        for y = 2:Image_h-1
            div_p（yx） = p（yx1） - p（y-1x1）;
        end
    end

    for x = 2:Image_w-1
        for y = 1:Image_h
            div_p（yx） = div_p（yx） + p（yx2） - p（yx-12）;
        end
    end
    
    % Handle boundaries
    div_p（:1） = p（:12）;
    div_p（:Image_w） = -p（:Image_w-12）;
    div_p（1:） = p（1:1）;
    div_p（Image_h:） = -p（Image_h-1:1）;

    % Update u
    u = Image-Theta*div_p;

    % Calculate forward derivatives
    du（::2） = u（:[2:Image_w Image_w]）-u;
    du（::1） = u（[2:Image_h Image_h]:）-u;

    % Iterate
    d（::1） = （1+（dt/Theta/g）.*abs（sqrt（du（::1）.^2+du（::2）.^2）））;
    d（::2） = （1+（dt/Theta/g）.*abs（sqrt（du（::1）.^2+du（::2）.^2）））;
    p = （p-（dt/Theta）.*du）./d;
    
end

A = u;

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件      182633  2008-12-11 22:35  noisy.jpg
     目录           0  2008-12-11 23:25  __MACOSX\
     文件          82  2008-12-11 22:35  __MACOSX\._noisy.jpg
     文件        1571  2008-12-11 23:24  ROFdenoise.m
     文件          82  2008-12-11 23:24  __MACOSX\._ROFdenoise.m