基于低秩矩阵与稀疏约束的运动模糊图像盲复原

为了更好地恢复出图像细节、提高图像复原质量,提出一种基于低秩矩阵与稀疏约束的运动模糊图像盲复原。该算法首先对图像的非局部相似块组进行低秩结构恢复,然后对恢复的低秩结构构造稀疏表示的正则化模型,利用变量分离和交替迭代指导点扩散函数复原,最后通过一种非盲复原算法得到最终估计的高质量复原图像。仿真实验结果表明,提出的算法对图像复原质量有所提升,对运动模糊图像有较好的复原效果。

整数规划新进展

整数规划是对全部或部分决策变量为整数的最优化问题的模型、算法及应用等的研究,是运筹学和管理科学中应用最广泛的优化模型之一.首先简要回顾整数规划的历史和发展进程,概述线性和非线性整数规划的一些经典方法.然后着重讨论整数规划若干新进展,包括0-1二次规划的半定规划(SDP)松弛和随机化方法,带半连续变量和稀疏约束的优化问题的整数规划模型和方法,以及0-1二次规划的协正锥规划表示和协正锥的层级半定规划(SDP)逼近.最后,对整数规划未来研究方向进行展望并对一些公开问题进行讨论.