摘要
图像噪声处理是图像处理领域中的一个重要研究方向，其目的是在保留图像重要信息的同时，尽可能地去除图像中的噪声。
TV正则化作为一种有效的图像处理技术，在图像去噪领域得到了广泛的应用。
本文首先介绍了图像噪声处理的研究背景和意义，以及TV正则化的基本概念、原理和发展历程。
然后，重点综述了基于TV正则化的图像去噪算法的研究现状，包括传统的基于梯度下降的TV去噪算法、基于分裂布雷格曼的TV去噪算法，以及基于快速傅里叶变换的TV去噪算法等。
此外，还讨论了不同TV正则化模型的优缺点和适用场景，以及参数选择对去噪效果的影响。
最后，对基于TV正则化的图像噪声处理技术的未来发展趋势进行了展望。
关键词：图像去噪；TV正则化；梯度下降；分裂布雷格曼；快速傅里叶变换
随着数字图像处理技术的快速发展，图像在各个领域得到了越来越广泛的应用。
然而，在图像的获取、传输和存储过程中，不可避免地会受到各种噪声的干扰，导致图像质量下降，影响后续的图像分析和理解。
因此，图像噪声处理成为了图像处理领域中一个至关重要且极具挑战性的研究课题。
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