面向全變分圖像復原的增廣拉格朗日方法綜述

趙曉飛 張宏志 左旺孟 張大鵬

摘要： 圖像復原旨在根據退化圖像重建高品質原始圖像，其復原的質量和速度問題一直都是圖像處理領域研究的重要方向。由于其圖像邊緣保持特性，全變分（ＴＶ）最小化模型在圖像復原領域取得了很大的成功。然而，全變分圖像復原是一個典型的非光滑優化問題，需要發展相應的快速優化算法，而增廣拉格朗日方法（ＡＬＭ）則是近年來發展起來的一類代表性方法。結合相關進展，綜述了全變分圖像復原模型，變量分裂（ＶＳ）法和典型ＡＬＭ算法，并通過實驗從ＣＰＵ運行時間、峰值信噪比（ＰＳＮＲ）和品質評價等方面分析了不同的變量分裂和ＡＬＭ方法對圖像復原性能的影響。