基于稀疏表示的多正则优化图像复原

• 作者: 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 稀疏表示 交替优化 变量分裂 邻近映射
• 年，卷（期）: 2015,（12）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 203-207
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2729字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1408-0042

摘要

由于单正则化图像复原算法所利用的先验信息有限，影响了复原图像的质量。为克服此类算法的不足，融入更多的先验信息，改善图像复原的效果。在稀疏表示的理论框架下，提出了一种多正则优化图像复原算法。该算法将图像复原表示为含多正则项的全局优化问题，为有效处理这一复杂的图像复原问题，采用交替优化策略并借助变量分裂将其分解为若干优化子问题。其中，uj+1子问题可微，可直接得到其解析解。不可微的wj+1和vj+1子问题，则通过邻近映射求解。实验过程中对三种不同类型的退化图像进行了复原，所得结果验证了该算法的有效性。与FISTA（Fast Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm）和Split Bregman等单正则化图像复原算法相比，所提算法的复原效果和时间性能更优。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖宿	淮北师范大学计算机科学与技术学院	21	32	3.0	5.0
2	郑颖	淮北师范大学计算机科学与技术学院	20	15	2.0	2.0