基于自适应复合正则项的凸优化模型及其在图像处理中的应用

发布时间：2024-01-08 20:14

　　基于自适应复合正则项的凸优化模型是凸优化领域中的一类重要数学问题。本文通过改进凸优化模型的正则项,构造了全新的正则项,从而提出了基于自适应复合正则项的凸优化模型。本文应用交替方向极小化方法求解凸优化模型。在后面的数值实验中,我们则将相关成果应用于具体的数值实验中,给出了具体的实验效果,并给出了相关算法的客观评估。本文为有关正则项和凸优化模型的研究建立关联性,相关成果为未来的正则项凸优化模型研究提供了良好的依据。

【文章页数】：45 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
中文摘要
英文摘要
1 预备知识
    1.1 问题背景
    1.2 基于正则项的改进及凸优化模型的发展
    1.3 本文的主要研究成果
    1.4 下文的主要结构
2 面向结构提取的凸优化模型
    2.1 基于加权最小二乘的凸优化模型
    2.2 基于0正则项的凸优化模型
    2.3 基于相对全变分的凸优化模型
    2.4 基于复合正则项的凸优化模型
3 基于自适应复合正则项的凸优化模型
    3.1 基于自适应复合正则项的构造
    3.2 对应的凸优化模型
    3.3 凸优化模型的求解
4 本文算法在凸优化中的应应用
    4.1 对应凸优化模型的数值算法
    4.2 本文算法在图像处理中的应用
        4.2.1 本文算法在图像光滑中的应用
        4.2.2 本文算法在高动态范围中的应用
结语
参考文献
后记



本文编号：3877596