【摘 要】
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本文研究一类具有代表性的约束可分离凸优化模型,其目标函数中的数据误差项满足可微性条件,许多图像恢复和图像重建等问题都可以归结为该模型的求解.为克服现有求解该模型方
【机 构】
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南昌大学数学系,南昌大学管理学院,南昌大学信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(11401293;11461046;11661056);中国博士后科学基金(2015M571989);中国科学院数学与系统科学研究院访问基金(AM201622C04);江西省自然科学基金(20151BAB211010;20142BAB211-016);江西省博士后科学基金(2015KY51)~~
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本文研究一类具有代表性的约束可分离凸优化模型,其目标函数中的数据误差项满足可微性条件,许多图像恢复和图像重建等问题都可以归结为该模型的求解.为克服现有求解该模型方法的不足,文中首先借助指示函数,将原模型转化为无约束的凸优化模型;然后基于原始对偶分裂方法思想,提出一种新的迭代算法,该算法具有结构简单和参数选取容易的特点,同时证明所提算法的收敛性.最后,为验证算法的有效性,我们将其应用于CT 图像重建问题,数值实验结果表明所提出的算法在重建时间和重建图像质量上优于现有的其他算法.
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