成像和计算机视觉中的逆问题通常作为数据保真度优化问题解决，其中包括诸如H1或TV（总变化）之类的数据调节器，以使问题更容易解决。但是，虽然已知H1正则化会产生过于平滑的重构，但TV（或ROF）模型可以保留特征，但会引入楼梯状伪像。
Sochen，Kimmel和Malladi（1998）提出的几何派生Beltrami框架在特征保留和避免楼梯伪像之间提供了理想的折衷方案。
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