为了克服和减少在基于总变化(TV)正则化的乘除噪方法中通常遇到的不期望的阶梯效应,提出了在最大后验概率(MAP)下基于各向同性二阶总变化(ISOTV)的乘除噪模型。框架。 在光谱分解框架下,ISOTV首先被转换为等效的公式,作为二阶图像导数的新型加权L1-L2混合范数。 然后,设计了一种有效的交替迭代算法来求解所提出的模型。 最后,我们详细证明了该算法的收敛性。 在标准图像和医学图像上进行的一组实验表明,所提出的ISOTV方法在峰值信噪比(PSNR)和图像感知质量方面都产生了最新的结果。 具体地,所提出的ISOTV方法可以更好地减小阶梯效应,并且在医疗应用中可以更好地保持图像边缘的清晰度。