摘要
本文考虑求解一种源于信号及图像处理问题的鞍点问题．基于邻近点算法的思想，我们对原始-对偶算法进行改进，构造一种对称正定且可变的邻近项矩阵，得到一种新的原始．对偶算法．新算法可以看成一种邻近点算法，因此它的收敛性易于分析，且无需较强的假设条件．初步实验结果表明，当新算法被应用于求解图像去模糊问题时，和其他几种主流的高效算法相比，新算法能得到较高质量的结果，且计算时间也是有竞争力的．
In this paper, we consider a saddle point problem arising from the applications of signal and image processing. Based on the idea of proximal point algorithm, we improve the primal- dual algorithm by adopting a positive-definite and variate matrix as proximal matrix, and obtain a novel primal-dual algorithm. The new algorithm can be interpreted as a proximal point algorithm, hence the convergence can be derived under mild assumptions. Preliminary experimental results show that when the new algorithm is applied to solve the image denoising problem, compared with some existing efficient algorithms, the new algorithm can obtain a result with higher quality, and the computation time is also competitive.
出处
《计算数学》
CSCD
北大核心
2018年第1期85-95,共11页
Mathematica Numerica Sinica
基金
国家自然科学基金青年项目(11401295)
国家自然科学基金数学天元基金数学访问学者项目(11726618)
江苏省自然科学基金青年项目(BK20141007)
国家社科基金重点项目(12&ZD114)
国家社科基金一般项目(15BGL58)
江苏省社科基金青年项目(14EUA001)
江苏省青蓝工程项目
关键词
图像去噪
原始-对偶方法
邻近点算法
Image denoising
Primal-dual method
Proximal point algorithm
