1、變分方法已成為圖像處理中的主流方法之一?；诳傋儾畹腡V(TotalVarimion)模型是該領域的奠基性工作，并且在圖像去躁、光流計算、圖像修復、圖像分割等方面取得成功應用。通過圖像擴散的變分模型能有效消除噪聲，但是所得到的圖像擴散結果具有明顯的階梯效應，而且其對應的偏微分方程計算效率非常低。變分方法是計算光流場的主流方法之一，但是變分方法計算效率比較低。本文對基于TV模型的中值公式做了細致的研究，主要工作有以下幾個方面：第一，在傳統(tǒng)

2、的TV一L2變分圖像擴散模型基礎上介紹了中值公式，并將其應用于TV-L1變分圖像擴散模型，然后推廣到基于散度的高階圖像擴散模型，實現了在對圖像去除噪聲的同時，保持或增強圖像的邊緣，并消除了傳統(tǒng)TV模型導致的圖像光滑區(qū)域的階梯效應。第二，用變分方法來計算序列圖像的光流場，分析了光流計算模型中數據項和光滑項的不同模型假設，然后利用中值公式計算小位移光流場，避免了復雜的迭代計算過程，提高了計算效率。第三，變分圖像擴散模型中引入Bregman迭