面向全變分圖像復(fù)原的增廣拉格朗日方法綜述
2012-04-29 00:44:03趙曉飛張宏志左旺孟張大鵬
智能計(jì)算機(jī)與應(yīng)用 2012年3期
趙曉飛 張宏志 左旺孟 張大鵬
摘要： 圖像復(fù)原旨在根據(jù)退化圖像重建高品質(zhì)原始圖像，其復(fù)原的質(zhì)量和速度問題一直都是圖像處理領(lǐng)域研究的重要方向。由于其圖像邊緣保持特性，全變分（ＴＶ）最小化模型在圖像復(fù)原領(lǐng)域取得了很大的成功。然而，全變分圖像復(fù)原是一個(gè)典型的非光滑優(yōu)化問題，需要發(fā)展相應(yīng)的快速優(yōu)化算法，而增廣拉格朗日方法（ＡＬＭ）則是近年來發(fā)展起來的一類代表性方法。結(jié)合相關(guān)進(jìn)展，綜述了全變分圖像復(fù)原模型，變量分裂（ＶＳ）法和典型ＡＬＭ算法，并通過實(shí)驗(yàn)從ＣＰＵ運(yùn)行時(shí)間、峰值信噪比（ＰＳＮＲ）和品質(zhì)評價(jià)等方面分析了不同的變量分裂和ＡＬＭ方法對圖像復(fù)原性能的影響。
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