發(fā)布時間：2018-04-19 00:19

  本文選題：全變差 + 最小二乘�。� 參考：《運籌學(xué)學(xué)報》2017年04期

【摘要】：全變差正則化數(shù)據(jù)擬合問題產(chǎn)生于許多圖像處理任務(wù),如圖像去噪、去模糊、圖像修復(fù)、磁共振成像、壓縮圖像感知等.近年來,求解此類問題的快速高效算法發(fā)展很快.以最小二乘、最小一乘等為例簡要回顧求解此類問題的主要算法,并討論一個全變差正則化非凸數(shù)據(jù)擬合模型在脈沖噪聲圖像去模糊問題中的應(yīng)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.
【作者單位】： 南京大學(xué)數(shù)學(xué)系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(Nos.11371192,11771208,11671195) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1770739