论文研究-稀疏性正则化的图像Laplace去噪及PR算子分裂算法.pdf

在Bayesian-MAP框架下，建立了针对Laplace噪声的稀疏性正则化图像去噪凸变分模型，模型采用L1范数作为数据保真项，非光滑的正则项约束图像在过完备字典下表示系数的稀疏性。进一步基于Peaceman-Rachford算子分裂算法，提出了数值求解该非光滑模型的多步迭代快速算法，通过引入保真项与稀疏性正则项的邻近算子，可将原问题转换为两个简单子问题的迭代求解，降低了计算复杂性。实验结果验证了模型与数值算法的有效性，本算法在摄像自动报靶系统中得到了应用。