《表2 各模型去噪后图像的SNR》

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《基于变分正则化的混合泊松-高斯噪声图像去噪方法综述》

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本文设计3组噪声水平（η=1、4、16，σ=0.1），其中高斯噪声水平固定，通过改变泊松噪声的水平控制混合噪声中泊松分布噪声和高斯分布噪声的相对强度.使用表1中涉及的6种模型对图1(a）进行处理，其中TV-IC模型结合了最新的ADMM算法，得到的SNR见表2，各模型的去噪效果见图2.由表2和图2可见，TV-IC模型优于其他模型，随着泊松噪声部分相对影响的减弱，Shifted-Poisson模型的效果相对减弱，广义的Anscombe变换模型和加权l2模型的效果逐渐增强，精确泊松-高斯估计模型和PURE模型的效果相对稳定.