在链接中：
http ://www.numerical-tours.com/matlab/denoisingsimp_4_denoiseregul/
它说梯度如下
从另一个链接，
http: //image-processing-is-fun.blogspot.tw/2012/07/rudin-osher-fatemi-image-denoising-model.html
它还提到了导数如下
我知道如何计算散度，但我不明白总变异的梯度如何与散度相关。
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你的问题不清楚。据我了解，Total Variation 通过最小化函数 F 来对图像进行降噪，如第一个链接中所示：
F = 1/2 (||y-f||^2) + lambda J(f)
第一项是噪声输入图像 f 和结果图像 y 之间的误差或差异。
第二项是平滑函数 J
我们不断平滑图像，但尽量不使其与原始图像不同。
为了最小化上面的函数，我们使用梯度下降： y = y - alpha * F' 当你计算 F 的导数时，即 F' 你会得到散度。这里有更多例子： http ://www-users.math.umn.edu/~nega0024/docs/2263_S14/GaussExamples.pdf
于 2017-01-25T12:03:09.933 回答