ADMM-MATLAB/ADMM-MATLAB/TVAL3_beta2.4/TVAL3_beta2.4/Utilities/A_fWH.m , 244 ADMM-MATLAB/ADMM-MATLAB/TVAL3_beta2.4/TVAL3_beta2.4/Utilities/barbara256.tif , 107022 ADMM-MATLAB/ADMM-MATLAB/TVAL3_beta2.4/TVAL3_beta
对部分非光滑问题有效(如L1正则化)。 缺点: 收敛速度可能较慢(尤其对高精度需求)。 参数(如惩罚因子)选择影响性能。 3. BCD(Block Coordinate Descent,块坐标下降) 核心思想:将变量划分为多个块,每次迭代仅优化一个块变量,固定其他块。 更新方式:可以是循环、随机或贪婪选择块。 适用场景:高维优化问题,目标函数...
opts.TVnorm = 1; opts.nonneg = false; opts.disp = false; opts.TVL2 = false; t = cputime; [U, out] = TVAL3(A,f,p,q,opts); t = cputime - t; subplot(122); imshow(U,[]); title('Recovered by TVAL3','fontsize',18); xlabel(sprintf(' %2d%% measurements \n Rel-Err: ...
总变分 (TV) 最小化:在图像处理中,TV 正则化用于保留边缘同时平滑其他区域。问题为: \underset{u}{\text{minimize}} \quad \lambda TV(u) + \frac{1}{2} \| Ku - f \|^2, 其中TV(u) 表示图像 u 的总变分,K 是退化算子,f 是观察到的(模糊或噪声)图像,通过引入辅助变量将 TV 正则化和数据保...
实现及评估 此,ADMM 算法更加适用于解决具有可分离变量的 梯度图像比图像本身更为稀疏,因此可以通过图像 凸规划问题( 19-21 J 。 LI 范数最小化来进行优化迭代。 TV 即为梯度图像 的 LI 范数。对模型式(2) 进行TV 正则化操作,则 由于迭代过程中所求变量的形式都较为简单, 得到具有约束的TV 最小化模型。
NLTV模型是在TotalVariation(TV)模型的基础上,引入NonLocalMeans(NLM)的思想构建而成的,旨在克服传统TV模型在处理图像时对纹理细节保持能力不足的问题,同时充分发挥TV模型在平滑图像和保持边缘方面的优势。 传统的TV模型最早由Rudin、Osher和Fatemi提出,其基本思想是通过最小化图像的总变差来实现图像的去噪和复原。总变...
降低辐射剂量方法: 减少投影角度是一种有效的 降低 X 射线剂量的方法,在 压缩感知理论的基础上,建 立重建模型后利用迭代算法 可在投影稀疏角度采样的情 况下重建高质量图像. 建立模型: 压缩感知理论一般应用 2 范数 逼近 0 范数作为正则项,利用 LP(0
关键词:ADMM方法高光谱图像稀疏解混全变差正则化SUnSAL-TV方法 成都理工大学硕士学位论文TheADMMalgorithmanditsapplicationsinspectralunmixingofhyperspectralimagesIntroductionofAuthor:xiaodongzhang,male,wasborninJanuary1987,whosetutorwasProfessorofHuangGuangxin.HegraduatedfromChengduUniversityofTechnologyinCollegeofManagement...
本文主要研究交替方向乘子法(ADMM)及其在高光谱影像光谱解混中的应用.全文共分为三个部分:即ADMM算法,变量分裂增广拉格朗日稀疏解混(SUnSAL)算法与约束变量分裂增广拉格朗日稀疏解混(C-SUnSAL)算法及其应用,以及变量分裂增广拉格朗日-全变差稀疏解混(SUnSAL-TV)算法及其应用. 本论文首先简要介绍了ADMM算法及几种在高光谱解...
上述右边可以写成vv的函数proxf,ρ(v)proxf,ρ(v)被称作带惩罚ρρ的ff的proximity operator(通常称作proximal minimization,近邻最小化),在变分分析中,还被称作ff的Moreau-Yosida正则化。如果ff形式很简单,可以写出xx-update的解析解,比如ff是非空的凸包CC上的示性函数,那么xx-update就可以直接写成投影形式 ...