L1-L 2正则化的图像复原交替优化算法

• 作者: 沈克 洪留荣 肖宿 郑颖
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 图像复原 交替优化 稀疏表示 正则化 迭代重加权方法
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 125-128,154
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 2825字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1303-0128

摘要

为快速且准确地重建原始图像，提出一种新的图像复原算法。在稀疏表示的框架下，建立图像复原问题的约束优化模型，同步估计原始图像及其稀疏表示。复原模型的目标函数包含L1-L 2双正则项，为此采用交替优化将模型分解为若干子问题，交替迭代求解这些子问题。其中不可微分的子问题，由迭代重加权方法进行处理。实验结果表明，仅需较少次迭代该算法即可获得原始图像及其稀疏表示的最优估计。与某些优秀的同类算法相比，该算法的速度更快，复原图像的质量更高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	洪留荣	淮北师范大学计算机科学与技术学院	34	101	6.0	8.0
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
3	沈克	淮北师范大学计算机科学与技术学院	10	59	4.0	7.0
4	郑颖	淮北师范大学计算机科学与技术学院	20	15	2.0	2.0