摘要
图像去噪是图像处理领域的一个重要研究方向，其目标是从噪声污染的图像中恢复出原始的清晰图像。
变分模型作为一种有效的图像建模工具，在图像去噪领域得到了广泛的应用。
本文首先介绍了图像去噪的研究背景和意义，以及变分模型的基本原理和发展历程。
然后，对基于变分模型的图像去噪算法的研究现状进行了详细的综述，包括经典的变分模型、非局部变分模型、分数阶变分模型以及基于学习的变分模型等。
重点分析了各种算法的优缺点、适用场景以及性能表现。
最后，对基于变分模型的图像去噪算法的未来发展趋势进行了展望，并指出了一些潜在的研究方向。
关键词：图像去噪；变分模型；非局部正则化；分数阶导数；深度学习
#1.1图像去噪
图像去噪是指从被噪声污染的图像中恢复出原始清晰图像的过程。
图像在获取、传输和存储过程中，由于各种因素的影响，不可避免地会引入噪声，导致图像质量下降，影响后续的图像分析和理解。
图像去噪作为图像预处理的关键步骤，对于提高图像质量、改善视觉效果、增强图像信息的可读性具有重要意义。
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