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基于l_p正则化图像去模糊的快速广义迭代收缩算法  
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【英文篇名】 Image Deblurring via Fast Generalized Iterative Shrinkage Thresholding Algorithm for l_p Regularization
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【作者】 王鹏; 段鹏飞; 熊盛武;
【英文作者】 WANG Peng; DUAN Pengfei; XIONG Shengwu; School of Mathematics and Computational Science; Wuyi University; School of Computer Science and Technology; Wuhan University of Technology;
【作者单位】 五邑大学数学与计算科学学院; 武汉理工大学计算机科学与技术学院;
【文献出处】 武汉大学学报(理学版) , Journal of Wuhan University(Natural Science Edition), 编辑部邮箱 2017年 06期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 图像去模糊; lp正则化; 迭代收缩算法; 加权矩阵;
【英文关键词】 image deblurring; regularized; shrinkage thresholding algorithm; weighting matrix;
【摘要】 将图像去模糊问题转化为求解l_p正则化的非凸优化问题,提出了一种求解l_p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.
【英文摘要】 Image deblurring was formulated as an optimization problem regularized by l_p norm.A fast generalized iterative shrinkage thresholding algorithm(FGISA)was proposed to solve it.The FGISA algorithm accelerated the generalized iterative shrinkage thresholding algorithm(GISA)by multiplying a weighting matrix to the gradient function of the GISA together with the well-known Nesterov's strategy.Since the weighting matrix was only predetermined by the blur kernel and fixed,therefore,comparing with GISA,FGISA did n...
【基金】 国家高技术研究发展(863)计划(2015AA015403); 国家自然科学基金(11601393); 湖北省自然科学基金重点项目(2015CFA059); 中央高校基本科研业务费资助(175110001); 湖北省科技支撑计划(2014BAA146); 广东省自然科学基金(2015A030313646,2016A030313005); 广东省教育厅研究生教育创新教育类项目(2016SFKS_40); 五邑大学青年基金(2015zk09)资助项目
【更新日期】 2018-01-05
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 0引言图像去模糊是图像处理中的一个经典问题,关于这一问题的模型和算法已有大量的研究成果.由于图像去模糊问题是一个病态反问题,因此,常用的去模糊方法是对该问题进行正则化.研究表明,人的视觉感知系统具有稀疏性的特点,近年来,基于稀疏表示的图像处理方法得到了广泛关注和深

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