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题名L_1-L_2正则化的图像复原交替优化算法
被引量:1
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作者
肖宿
洪留荣
沈克
郑颖
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机构
淮北师范大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2014年第3期125-128,154,共5页
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基金
国家自然科学基金(No.61070090)
安徽省高等学校省级自然科学研究项目(No.KJ2013B237)
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文摘
为快速且准确地重建原始图像,提出一种新的图像复原算法。在稀疏表示的框架下,建立图像复原问题的约束优化模型,同步估计原始图像及其稀疏表示。复原模型的目标函数包含L1-L2双正则项,为此采用交替优化将模型分解为若干子问题,交替迭代求解这些子问题。其中不可微分的子问题,由迭代重加权方法进行处理。实验结果表明,仅需较少次迭代该算法即可获得原始图像及其稀疏表示的最优估计。与某些优秀的同类算法相比,该算法的速度更快,复原图像的质量更高。
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关键词
图像复原
交替优化
稀疏表示
正则化
迭代重加权方法
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Keywords
image restoration
alternating optimization
sparse representation
regularization
iteratively reweighted method
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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