基于lp正则化图像去模糊的快速广义迭代收缩算法

• 作者: 段鹏飞 熊盛武 王鹏
• 来源期刊: 武汉大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 图像去模糊 lp正则化 迭代收缩算法 加权矩阵
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 其他
• 页码范围: 551-556
• 页数: 6页
• 分类号: TN911
• 语种: 中文
• DOI: 10.14188/j.1671-8836.2017.06.015

摘要

将图像去模糊问题转化为求解lp正则化的非凸优化问题,提出了一种求解lp正则化问题的快速广义迭代收缩算法(FGISA,fast generalized iterative shrinkage thresholding algorithm).该算法通过对广义迭代收缩算法(GISA,generalized iterative shrinkage thresholding algorithm)的梯度项添加一个加权矩阵,并结合Nesterov梯度加速方法达到加快算法收敛速度的目的.由于加权矩阵仅仅与模糊矩阵有关,并且不随迭代过程变化,因此,与GISA相比FGISA并不增加算法的计算复杂度.文章给出了算法收敛性的理论分析.实验结果表明FGISA算法在收敛速度和图像恢复效果方面对GISA算法均有较大的改进.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	熊盛武	武汉理工大学计算机科学与技术学院	81	748	15.0	23.0
2	王鹏	五邑大学数学与计算科学学院	24	130	7.0	10.0
6	段鹏飞	武汉理工大学计算机科学与技术学院	9	117	4.0	9.0