变分模态分解算法是2014年新提出的，广泛应用于信号处理领域

LIME:Low-light IMage Enhancement，2017Tip xiaojie Guo 文章代码，亲测可以使用，Retinex的总变分模型，可以达到很好的效果。文章原理并不是很深奥，有问题可以给我私信。

在联合冲击滤波器和非线性各向异性扩散滤波器对含噪图像做预处理的基础上,利用边缘检测算子选取自适应参数,构建能同时兼顾图像平滑去噪与边缘保留的自适应全变分模型,并基于Bregman迭代正则化方法设计了其快速迭代求解算法。实验结果表明,自适应去噪模型及其求解算法在快速去除噪声的同时保留了图像的边缘轮廓和纹理等细节信息,得到的复原图像在客观评价标准和主观视觉效果方面均有所提高。

基于变分水平集的图像分割 MATLAB代码

提出了一种新的基于变分方法的灰度图像增强算法。将灰度图像的对比度场进行线性放大作为目标图像的对比度场, 在图像显示和打印的动态范围约束条件下, 利用变分方法求解出增强的图像, 使其具有最接近于目标对比度场的对比度。

this packet codes are about primal dual algorithms for image processing such as image denoising based on ROF model and TV-L1 and Huber ROF, image restoration like deconvolution, image zooming, image inpainting,optical flow for motion estimation and Mumford-Shah multi-label image segmentation problem. these codes are base on the following paper,"a first-order primal-dual algorithm for convex problems with application to imaging", and are organized corresponding to the structure of this paper, therefore these codes are what so-called sample codes of this paper, so they are really convenient to learn and to use. to use them, what you need to do is just to open a folder, and run the corresponding .m file, then you will collect the processing result. to understand these codes,you are recommended to read the paper first, in this case, you can get a better comprehension about these codes. and before you use them, you are also recommended first to read the instructions included in the zip packet,because in all the codes,the primal variables and dual variables are both vectorized which are different from the general situations. if you have any questions about these codes,don't hesitate to contact me via email: Pock, Thomas:pock@icg.tugraz.at Chen, Yunijn:cheny@icg.tugraz.at enjoy them,and good luck with you.

关于变分法法则原理介绍 泛函的概念 泛函的极值 泛函的条件极值 微分方程定解问题和本征值问题的变分形式

图像处理与分析——变分，PDE，小波及随机方法 本书是图像处理领域一本令人激动的书籍．作者从变分法、偏微分方程、小波方法及随机方法的框架下对图像处理和分析进行了深入浅出的描述和分析。 本书首先介绍了对于现代图像分析和处理有重要意义的一般数学、物理和统计背景，包括曲线和曲面的微分几何、有界变差函数空间、统计力学的要素及其在图像分析中的含义、贝叶斯估计理论一般框架、滤波和扩散的紧理论以及小波理论的要素；同时讨论了图像建模和表示的方法，包括各种确定型的图像模型、随机的Gibbs图像模型以及自由边界分割模型．本书讨论四种最常见的图像处理任务如图像降噪、图像去模糊、图像修复或插值以及图像分割的建模和计算，这些实际的图像处理任务在统一的数学框架下能够得到完整的分析和深入的理解。

辛克维奇教授是有限元数值方法研究的先驱者之一，长期处于世界前沿，对现代数值计算中的有限元法作出了系统性和创造性的开拓和发展，在有限元法许多具方向性的重大进展上都作出了重要贡献。本书是有限元理论的世界名著，第一次出版于1967年，也是有限元理论的第一本专著。

文件包含了3中模糊图像去噪的源代码和分析，是在前人的基础上总结的。直接运行即可。环境是matlab7.0 .是一门课的期末作业。