基于lp正则化图像去模糊的快速广义迭代收缩算法

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.

关键词：图像去模糊、lp正则化、迭代收缩算法、加权矩阵

所属期刊栏目：63

分类号：TN911

资助基金：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

在线出版日期：2018-03-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：551-556