斯坦利·奥斯尔；马丁·汉堡包；唐纳德·戈德法布；徐金军；尹沃涛 基于全变分的图像复原的迭代正则化方法。 （英语） 1090.94003赞比亚比索 多尺度模型。模拟。 4，第2期，460-489（2005）. 小结：我们介绍了一种新的基于Bregman距离的反问题迭代正则化方法，特别关注图像处理中出现的问题。我们的动机是通过使用全变分正则化的变分方法恢复噪声和模糊图像的问题。我们得到了一般过程的严格收敛结果和有效的停止准则。去噪的数值结果似乎比标准模型有了显著改进，去模糊/去噪的初步结果非常令人鼓舞。 引用于6评论引用于312文件 MSC公司： 94A08型 信息与通信理论中的图像处理（压缩、重建等） 46N10号 函数分析在优化、凸分析、数学规划、经济学中的应用 65J22型 抽象空间反问题的数值解法 49立方米 变分法中的其他数值方法（MSC2010） 47号70 算子理论在系统、信号、电路和控制理论中的应用 68平方英寸10 图像处理的计算方法 关键词：迭代正则化；总变化量；布雷格曼距离；去噪；去模糊 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{S.Osher}等人，多尺度模型。模拟。4，第2号，460-489（2005；Zbl 1090.94003） 全文： 内政部