阿南塔查·帕德查伦;库姆，普姆;胡安·马丁内斯·莫雷诺 基于TV-（l_1）-（l_2）的彩色图像恢复的增广拉格朗日方法。 （英语） Zbl 1432.94017号 J.计算。申请。数学。 354, 507-519 (2019). 摘要：本文介绍了一种全变分（l_1）-（l_2）正则化方案，该方案通过调整参数来恢复含有模糊和噪声的彩色图像。数值上，描述了一种有效的增广拉格朗日方法，并与交替极小化方法相结合，以递归地获得最优解。我们对所得算法进行了收敛性分析。实验结果表明，对于含有不同噪声的运动模糊，我们提出的模型和算法具有良好的信噪比和信噪比。 引用于11文件 MSC公司： 94A08型 信息和通信理论中的图像处理（压缩、重建等） 90C25型 凸面编程 47A52型 线性算子和不适定问题，正则化 47时05分 单调算子和推广 47H20个 非线性算子的半群 47J25型 涉及非线性算子的迭代程序 49平方米 松弛型数值方法 49平方米25 最优控制中的离散逼近 49平方米27 分解方法 关键词：增广拉格朗日函数;总变化（TV）;图像复原;凸极小化问题;图像恢复问题 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.Padcharoen}等人，J.Compute。申请。数学。354507--519（2019年；Zbl 1432.94017） 全文： 内政部 参考文献： [1] 鲁丁，L。；Osher，S。；Fatemi，E.，基于非线性总变差的噪声去除算法，物理D，60，259-268（1992）·Zbl 0780.49028号 [2] Bovik，A.，《图像和视频处理手册》（2000），学术：纽约学术·Zbl 0967.68155号 [3] Le，T。；Chartrand，R。；Asaki，T.J.，《重建泊松噪声破坏图像的变分方法》，J.Math。成像视觉，27，257-263（2007） [4] 布鲁纳，C。；Sawatzky，A。；Burger，M.，Bregman-EM-TV方法及其在光学纳米复制中的应用，（Proc.SSVM 2009，LNCS，Vol.5567（2009）），235-246 [5] 芒福德，D。；Shah，J.，通过最小化泛函进行边界检测，IEEE Conf.Compute。视觉。模式识别。，17, 137-154 (1985) [6] 芒福德，D。；Shah，J.，分段光滑函数的最佳逼近和相关变分问题，Comm.Pure Appl。数学。，42,5577-685（1989年）·Zbl 0691.49036号 [7] Chan，S.H。；Khoshabeh，R。；吉布森，K.B。；吉尔，体育。；Nguyen，T.Q.，全变差视频恢复的增广拉格朗日方法，IEEE Trans。图像处理。，3097-3111年11月20日（2011年）·Zbl 1372.94034号 [8] 蔡，X。；Chan，R。；Zeng，T.，使用Mumford-Shah模型的凸变量和阈值的两阶段图像分割方法，SIAM J.Imaging Sci。，6, 1, 368-390 (2013) ·Zbl 1283.52011年 [9] 贾，T。；Shi，Y。；Zhu，Y。；Wang，L.，一种结合混合保真度项的图像恢复模型，J.Vis。Commun公司。图像R.，461-473（2016） [10] R.Rockafellar，凸分析。1970.; R.Rockafellar，凸分析。1970. ·Zbl 0193.18401号 [11] Cegielski，A.，（希尔伯特空间不动点问题的迭代方法。希尔伯特空间中不动点的迭代方法，数学课堂讲稿（2012），Springer-Verlag-Berlin-Heidelberg）·Zbl 1256.47043号 [12] Liu，X.，基于总广义变分的泊松图像恢复的增广拉格朗日方法，计算。数学。申请。，71, 1694-1705 (2016) ·Zbl 1443.94024号 [13] Richardt，C。；奥尔，D。；戴维斯，I。；克里米尼西，A。；Dodgson，N.，使用双交叉网格的实时时空立体匹配，（Proc.ECCV（2010）），510-523 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。它的项目与zbMATH标识符启发式匹配，并且可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。