%0 Journal Article
%T 基于l_p正则化图像去模糊的快速广义迭代收缩算法 Image Deblurring via Fast Generalized Iterative Shrinkage Thresholding Algorithm for l_p Regularization
%A 王鹏
%A 段鹏飞
%A 熊盛武
%J 武汉大学学报(理学版)
%D 2017
%X 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
%K 图像去模糊
%K lp正则化
%K 迭代收缩算法
%K 加权矩阵
%U http://whdy.cbpt.cnki.net/WKD/WebPublication/paperDigest.aspx?paperID=6f016d77-a429-45b9-96f9-1a6be09fbcb5