基于l12范数正则化的图像重建方法

• 作者: 刘辉 尚振宏 李润鑫 查志远
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 图像重建 自适应范数混合模型 正则化 l1 2范数 自适应收敛准则
• 年，卷（期）: 2016,（18）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 173-178
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5076字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1411-0319

摘要

为了利用l1范数保持图像边缘信息的优势，并兼顾l 2范数对图像平坦区域噪声抑制的特性，提出了一种自适应范数混合模型——l12范数正则化方法。相比于经典的l1范数正则化方法，该方法能够得到更加稀疏的解，同时相比于传统去噪方法，该方法对自然图像的长尾分布噪声具有比较理想的去除效果。还针对范数混合模型中噪声的分布的自适应变化，设计了一种自适应收敛准则迭代方法，该方法可以有效地减少迭代次数。实验结果和分析验证了混合模型在图像重建效果和计算效率方面的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	尚振宏	昆明理工大学信息工程与自动化学院计算机系	64	372	12.0	17.0
2	刘辉	昆明理工大学信息工程与自动化学院计算机系	147	1430	17.0	34.0
3	李润鑫	昆明理工大学信息工程与自动化学院计算机系	14	41	4.0	5.0
4	查志远	昆明理工大学信息工程与自动化学院计算机系	2	10	2.0	2.0