《表2 去噪图像MSE对比》

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《一种去除椒盐噪声带L~1保真项的混合变分模型》

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表1和表2给出了5幅测试图像在添加不同比例噪声时的峰值信噪比PSNR和均方根误差MSE的比较，从表中可得，在添加椒盐噪声比例较小时，调和模型与TV-L1模型、新模型对应的PSNR与MSE比较接近，基于L2保真项的混合模型的PSNR较低，MSE值较高。但是，随着添加椒盐噪声的比例增大时，4种模型对应的PSNR都比较低。分析其原因，当添加椒盐噪声的比例很大时，图像中的边缘、纹理等几何结构信息丢失很多，TV-L1模型与新模型中保持纹理特性的保真项失去作用。在添加椒盐噪声比例增大过程中，新模型的PSNR比其他模型的PSNR大，MSE比其他模型MSE小，由于新模型结合了调和模型有效处理图像平滑区域与TV-L1模型有效保存图像边缘信息的优势，并且L1保真项可以更好地去除脉冲噪声。