乘性噪声图像恢复的变分方法的任务书任务概述：在图像获取、存储和传输过程中，由于各种噪声的影响，图像往往会出现质量下降、模糊等问题，因此在图像处理和恢复方面有着广泛的应用价值。其中，一类常见的噪声是乘性噪声，其噪声模型为噪声等于原图像的泊松噪声与某个常数系数乘积，因此在图像恢复过程中的处理方式与加性噪声不太相同。本次任务旨在研究并实现乘性噪声图像恢复的变分方法，从而提升图像质量，获得更清晰的图像。任务要求：1.学习乘性噪声图像恢复的变分方法相关知识，掌握其基本思想和算法流程。2.基于已有的数据集，编写处理脚本或程序，实现乘性噪声图像的自动化处理和恢复。3.对实现的方法进行优化，使其能够在时间和空间上有更好的表现，同时尽量不损失恢复图像的质量。4.进行实验验证，评估方法的性能和效果，并对其进行比较和分析，得出结论。参考资料：1.Y.ChenandT.Pock,“Trainablenonlinearreactiondiffusion:Aflexibleframeworkforfastandeffectiveimagerestoration,”IEEETrans.PatternAnal.Mach.Intell.,vol.39,no.6,pp.1256–1272,2017.2.E.Zhong,Y.Deng,andQ.Sun,“Robustmulti-scalevariationalBayesianmodelforimagedenoisinginPoissonnoise,”J.VisualCommun.ImageRepresent.,vol.38,pp.703–715,2016.3.R.T.Tan,“Visibilityinturbidmedia,”ACMTrans.Graph.,vol.22,no.3,pp.780–789,2003.