基于稀疏正则优化的图像复原算法

• 作者: 肖宿 韩国强
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 图像复原 约束优化问题 稀疏表示 交替最小化 迭代软阈值
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 261-263
• 分类号: TP391.413
• 字数: 1947字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.00261

摘要

为提高图像复原的速度,改进图像复原的质量,提出一种新算法.将图像复原表示为一类标准的优化问题,采用交替最小化把该优化问题分解为等价的两个子问题.通过迭代求解这两个子问题,获得图像复原问题的解.在此迭代过程中,引入迭代软阈值法处理图像降噪子问题.实验对不同类型的模糊图像进行了复原,其结果验证了算法的有效性.与多级阈值Landweber(MLTL)算法和快速收缩阈值算法(FISTA)相比,处理相同图像时,所提算法可分别节省28％和71％的时间,同时复原图像的信噪比(SNR)可提高0.7 ～3.5 dB.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩国强	华南理工大学计算机科学与工程学院	101	934	14.0	26.0
2	肖宿	淮北师范大学计算机科学与技术学院	21	32	3.0	5.0