面向全变分图像复原的增广拉格朗日方法综述

• 作者: 左旺孟 张大鹏 张宏志 赵晓飞
• 来源期刊: 智能计算机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 图像复原 全变分模型 增广拉格朗日方法 变量分裂法
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 页码范围: 44-47
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2933字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-2163.2012.03.011

摘要

图像复原旨在根据退化图像重建高品质原始图像,其复原的质量和速度问题一直都是图像处理领域研究的重要方向.由于其图像边缘保持特性,全变分(TV)最小化模型在图像复原领域取得了很大的成功.然而,全变分图像复原是一个典型的非光滑优化问题,需要发展相应的快速优化算法,而增广拉格朗日方法(ALM)则是近年来发展起来的一类代表性方法.结合相关进展,综述了全变分图像复原模型,变量分裂(VS)法和典型ALM算法,并通过实验从CPU运行时间、峰值信噪比(PSNR)和品质评价等方面分析了不同的变量分裂和ALM方法对图像复原性能的影响.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张大鹏	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	29	799	15.0	28.0
3	张宏志	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	26	283	10.0	16.0
4	左旺孟	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	20	239	7.0	15.0
7	赵晓飞	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	1	8	1.0	1.0