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基于增广拉格朗日稀疏表示的字典更新图像去模糊方法。 (英语) Zbl 1279.68332号

摘要:针对图像去模糊的稀疏表示正则化框架,提出了一种基于补丁字典更新的高效交替方向方法ADMDU-DEB。该方法的主要思想是将变分问题转化为线性等式约束问题,然后最小化其增广拉格朗日函数。交替方向方法通过交替迭代基于像素的正则化和基于补丁的稀疏表示来解耦最小化。通常,在稀疏表示阶段应用的加速稀疏编码和简单字典更新可以使整个算法以相对较少的迭代次数收敛。此外,该方法很容易推广到求解具有非负约束的同类变分问题。在基准测试图像上的实验结果一致验证了该方法的优越性,并表明与最新的反褶积算法相比,该方法具有非常有竞争力的去模糊性能。

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68单位10 图像处理的计算方法
62华氏35 多元分析中的图像分析
65K10码 数值优化和变分技术

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全文: 内政部