基于l_(1/2)范数正则化的图像重建方法

作     者：查志远 刘辉 尚振宏 李润鑫 ZHA Zhiyuan;LIU Hui;SHANG Zhenhong;LI Runxin

作者机构：昆明理工大学信息工程与自动化学院计算机系昆明650500 

基　　金：国家自然科学基金(No.61462052) 中国科学院太阳活动重点实验室项目(No.KLSA201310) 云南省自然科学基金资助项目(No.KKSY201403049) 昆明市科技局项目(No.08S100310) 

出 版 物：《计算机工程与应用》 (Computer Engineering and Applications)

年 卷 期：2016年第52卷第18期

页      码：173-178页

摘      要：为了利用l_1范数保持图像边缘信息的优势,并兼顾l_2范数对图像平坦区域噪声抑制的特性,提出了一种自适应范数混合模型——l_(1/2)范数正则化方法。相比于经典的l_1范数正则化方法,该方法能够得到更加稀疏的解,同时相比于传统去噪方法,该方法对自然图像的长尾分布噪声具有比较理想的去除效果。还针对范数混合模型中噪声的分布的自适应变化,设计了一种自适应收敛准则迭代方法,该方法可以有效地减少迭代次数。实验结果和分析验证了混合模型在图像重建效果和计算效率方面的有效性。

主 题 词：图像重建 自适应范数混合模型 正则化 l12范数 自适应收敛准则 

学科分类：1305[艺术学-设计学类] 13[艺术学] 08[工学] 081104[081104] 0804[工学-材料学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 

D　O　I：10.3778/j.issn.1002-8331.1411-0319

馆 藏 号：203188964...