图像处理中全变差正则化数据拟合问题算法回顾

发布时间：2018-04-19 00:19

  本文选题：全变差 + 最小二乘　； 参考：《运筹学学报》2017年04期

【摘要】：全变差正则化数据拟合问题产生于许多图像处理任务,如图像去噪、去模糊、图像修复、磁共振成像、压缩图像感知等.近年来,求解此类问题的快速高效算法发展很快.以最小二乘、最小一乘等为例简要回顾求解此类问题的主要算法,并讨论一个全变差正则化非凸数据拟合模型在脉冲噪声图像去模糊问题中的应用.
[Abstract]:Total variation regularization data fitting problem arises from many image processing tasks, such as image denoising, de-blurring, image restoration, magnetic resonance imaging, compressed image perception and so on.In recent years, fast and efficient algorithms for solving such problems have been developed rapidly.Taking the least squares and least squares as examples, the main algorithms for solving this kind of problems are briefly reviewed, and the application of a fully variable regularized non-convex data fitting model to the deblurring of impulsive noise images is discussed.
【作者单位】： 南京大学数学系;
【基金】：国家自然科学基金(Nos.11371192,11771208,11671195) 中央高校基本科研业务费专项资金
【分类号】：TP391.41

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