1.3　正则化对偶模型存在的问题及发展方向

1.3.1　正则化对偶模型存在的问题

在模型的建立上，正则化对偶模型是从原始正则化模型转化而来的，因此，原始模型的特性直接影响正则化对偶模型的特性。尽管对偶ROF模型重构图像的质量好于原始ROF模型，但问题是，建立的原始正则化模型需要考虑哪些图像特性，才能使对偶模型重构图像质量最佳，目前还没有现成的理论供参考。

在算法设计上，目前使用的图像重构模型中的迫近算子往往都是容易计算的，但是若考虑图像的因素较多，则经原始模型转化后获得的对偶模型中的迫近算子不容易计算，或者计算比较耗时，从而限制了对偶模型的应用。

在图像重构质量判断上，目前主要通过定性视觉效果来判断；在定量指标评价上，利用局部图像还是全局图像评判图像的重构质量，目前还没有定论。因为不同的研究对象，感兴趣的对象不同，如何定量判断图像重构质量，从而设定迭代算法终止条件，目前仍处于探索阶段。