【摘 要】
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将图像去模糊问题转化为求解l_p正则化的非凸优化问题,提出了一种求解l_p正则化问题的快速广义迭代收缩算法(FGISA,fast generalized iterative shrinkage thresholding algo
【基金项目】
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国家高技术研究发展(863)计划(2015AA015403);国家自然科学基金(11601393);湖北省自然科学基金重点项目(2015CFA059);中央高校基本科研业务费资助(175110001);湖北省科技支撑计划(2014BAA146);广东省自然科学基金(2015A030313646,2016A030313005);广东省教育厅研究生教育创新教育类项目(2016SFKS_40);五邑
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将图像去模糊问题转化为求解l_p正则化的非凸优化问题,提出了一种求解l_p正则化问题的快速广义迭代收缩算法(FGISA,fast generalized iterative shrinkage thresholding algorithm).该算法通过对广义迭代收缩算法(GISA,generalized iterative shrinkage thresholding algorithm)的梯度项添加一个加权矩阵,并结合Nesterov梯度加速方法达到加快算法收敛速度的目的.由于加权矩阵仅仅与模糊矩阵有关,并且不随迭代过程变化,因此,与GISA相比FGISA并不增加算法的计算复杂度.文章给出了算法收敛性的理论分析.实验结果表明FGISA算法在收敛速度和图像恢复效果方面对GISA算法均有较大的改进.
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