已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整的填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

\(\boldsymbol{L_1-\beta L_q}\) Minimization for Signal and Image Recovery

去模糊 缩小 图像复原 图像(数学) 信号(编程语言) 数学 算法 数学优化 凸优化 迭代重建 计算机科学 图像处理 正多边形 人工智能 几何学 程序设计语言
作者
Limei Huo,Wengu Chen,Huanmin Ge,Michael K. Ng
出处
期刊:Siam Journal on Imaging Sciences [Society for Industrial and Applied Mathematics]
卷期号:16 (4): 1886-1928 被引量:4
标识
DOI:10.1137/22m1525363
摘要

.The nonconvex optimization method has attracted increasing attention due to its excellent ability of promoting sparsity in signal processing, image restoration, and machine learning. In this paper, we consider a new minimization method \(L_1-\beta L_q\) \(((\beta,q)\in [0,1]\times [1,\infty )\setminus (1,1))\) and its applications in signal recovery and image reconstruction because \(L_1-\beta L_q\) minimization provides an effective way to solve the \(q\) -ratio sparsity minimization model. Our main contributions are to establish a convex hull decomposition for \(L_1-\beta L_q\) and investigate RIP-based conditions for stable signal recovery and image reconstruction by \(L_1-\beta L_q\) minimization. For one-dimensional signal recovery, our derived RIP condition extends existing results. For two-dimensional image recovery under \(L_1-\beta L_q\) minimization of image gradients, we provide the error estimate of the resulting optimal solutions in terms of sparsity and noise level, which is missing in the literature. Numerical results of the limited angle problem in computed tomography imaging and image deblurring are presented to validate the efficiency and superiority of the proposed minimization method among the state-of-art image recovery methods.Keywordscompressed sensingsparsitysignal recoveryimage reconstructionCT imagingimage deblurringMSC codes65K0565F22
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
宇智波白哉完成签到 ,获得积分10
刚刚
科研通AI2S应助ZhouXB采纳,获得10
刚刚
科目三应助potatozhou采纳,获得10
刚刚
轻松的芯完成签到 ,获得积分10
1秒前
澜澜发布了新的文献求助10
2秒前
锦鲤完成签到 ,获得积分10
7秒前
orixero应助jinjun采纳,获得10
8秒前
科研通AI2S应助付怀松采纳,获得30
8秒前
9秒前
英姑应助金金采纳,获得10
11秒前
13秒前
彭于晏应助科研通管家采纳,获得10
13秒前
所所应助科研通管家采纳,获得10
13秒前
Wonder发布了新的文献求助10
14秒前
14秒前
15秒前
18秒前
19秒前
Paopaoxuan应助单纯罡采纳,获得10
21秒前
21秒前
乔达摩完成签到 ,获得积分10
22秒前
23秒前
等乙天发布了新的文献求助30
25秒前
26秒前
26秒前
26秒前
potatozhou发布了新的文献求助10
27秒前
27秒前
快乐友易发布了新的文献求助10
27秒前
Paopaoxuan应助zoe采纳,获得10
27秒前
田様应助qwertyuiop采纳,获得20
30秒前
斯文败类应助皮卡采纳,获得10
31秒前
31秒前
chenchen发布了新的文献求助10
32秒前
BSDL发布了新的文献求助10
32秒前
haha发布了新的文献求助20
33秒前
美好向日葵完成签到,获得积分10
34秒前
35秒前
35秒前
可爱的函函应助中肉肉采纳,获得10
36秒前
高分求助中
Genetics: From Genes to Genomes 3000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2500
Continuum thermodynamics and material modelling 2000
Healthcare Finance: Modern Financial Analysis for Accelerating Biomedical Innovation 2000
Applications of Emerging Nanomaterials and Nanotechnology 1111
Les Mantodea de Guyane Insecta, Polyneoptera 1000
Diabetes: miniguías Asklepios 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 材料科学 生物 工程类 有机化学 生物化学 纳米技术 内科学 物理 化学工程 计算机科学 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 细胞生物学 免疫学 电极
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3471262
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3064176
关于积分的说明 9087771
捐赠科研通 2754973
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1511673
邀请新用户注册赠送积分活动 698560
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 698423