使用TaiChi实现的 L1-TV，针对椒盐噪声（脉冲噪声）的图像降噪
实现效果如下：（o vs iterations）
现在还是用的手动求导的方式解决的优化问题。后续希望能够使用自动求导解决。
目前有两个问题：
（1) 请问 TaiChi 有内置的计算二维卷积以及傅里叶变换的函数么？
（2) 我的代码里是直接把图像赋值给标量场了，请问这样做效率如何？与把图像赋值给矩阵（Matrix)
或者张量（tensor）相比，哪种效率更高呢？
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- 第一个问题是没有的。
- 图像的话一般是放在 numpy 里面的？你可以直接用 ti.types.ndarray() 这种标注方法传给 kernel, 不需要特殊转换。
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这个L1 TV 指的是什么方法呀。是L1 正则化嘛