论文研究基于稀疏表示的多正则优化图像复原.pdf

由于单正则化图像复原算法所利用的先验信息有限，影响了复原图像的质量。为克服此类算法的不足，融入更多的先验信息，改善图像复原的效果。在稀疏表示的理论框架下，提出了一种多正则优化图像复原算法。该算法将图像复原表示为含多正则项的全局优化问题，为有效处理这一复杂的图像复原问题，采用交替优化策略并借助变量分裂将其分解为若干优化子问题。其中，[uj1]子问题可微，可直接得到其解析解。不可微的[wj1]和[vj1]子问题，则通过邻近映射求解。实验过程中对三种不同类型的退化图像进行了复原，所得结果验证了该算法的有效性。与FISTA（FastIterativeShrinkage-Thresholdin