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A primal-dual multiplier method for total variation image restoration

机译:一种全对偶图像复原的原对偶乘法方法

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摘要

In this paper, we propose a novel primal-dual multiplier method for total variation minimization problems. The new idea combining Lagrange dual and total variation dual is presented. Convergence of the proposed algorithms is easily obtained from the proximal point algorithm frame and numerical results including image deblurring, parallel magnetic resonance imaging and image inpainting demonstrate the effectiveness of the new algorithms. (C) 2019 IMACS. Published by Elsevier B.V. All rights reserved.
机译:在本文中,我们针对总变化最小化问题提出了一种新颖的对偶乘数方法。提出了结合Lagrange对偶和总变化对偶的新思想。从近点算法框架很容易获得所提出算法的收敛性,包括图像去模糊,平行磁共振成像和图像修复在内的数值结果证明了新算法的有效性。 (C)2019年IMACS。由Elsevier B.V.发布。保留所有权利。

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