基于稀疏表示理论的优化算法综述

• 作者: 李清泉 王欢
• 来源期刊: 测绘地理信息
• 学科: 地球科学
• 关键词: 稀疏表示 压缩感知 贪婪算法 同伦算法
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 高端论坛
• 页码范围: 1-9
• 页数: 9页
• 分类号: TN911.7|P208
• 语种: 中文
• DOI: 10.14188/j.2095-6045.2019015

摘要

近年来,稀疏表示理论在信号处理、图像处理和计算机视觉等领域引起了广泛关注.很多研究人员提出了基于稀疏模型的算法,从不同视角对稀疏表示进行分类,如稀疏约束中使用的不同范数的方法可分为l 0范数最小化、l p范数(0<p<1)最小化、l 1范数最小化、l 2范数以及l 2,1范数最小化5类.此外,还可对求解上述稀疏模型中不同的优化算法进行分类,包括贪婪策略、约束优化策略、逼近算法和同伦算法.通过介绍不同的稀疏模型及分析各类优化算法的基本原理,充分揭示出稀疏表示理论的潜在性质,为相关研究人员提供指引.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李清泉	深圳大学空间信息智能感知与服务深圳市重点实验室	41	419	11.0	19.0
2	王欢	深圳大学空间信息智能感知与服务深圳市重点实验室	3	12	2.0	3.0