基于TV的去噪去模糊基于TV的图像重构重构方法GPSR去噪问题的核心就是求解公式：去噪去噪由于TV范数不光滑，作者引入了对偶法来解决该优化问题。先定义了以下算子：1.2.目标函数13.4.若，则文章以定理的形式给出了最优化问题的解：若是以下优化问题的解，则目标函数1在TV=TVI时的解为，其中，各项同性：各项异性：两种TV范数根据公式可将TV范数改写为：其中，因此则，目标函数1变为：观察可知里面最小化问题的解为：将上面的x代回到刚才的公式，则故，若是上面优化问题的解，则目标函数1的解为：用梯度投影法即可求解该问题GP算法FGP算法去模糊去模糊去噪问题的核心就是求解问题：根据ISTA方法需要求解式子：令，则与之前去噪公式相比，因此，可将去模糊问题看做是一系列迭代去噪问题，而bk即为含噪图像。GPB算法图像重构图像重构基于TV的图像重构目标就是求解最优化问题：其中，根据梯度算法，迭代公式为：同时，分析讨论图像复原：图像重构：则可通过解获得重构图像。？问题一：求问题二：求TV与OMP重构对比采样率采样率方法方法时间时间(s)峰值信噪比峰值信噪比60%OMP7.8489 28.4592TV27
