全变分最小化的并行近端方法
信息论
2016-01-05 v2 math.IT
最优化与控制
摘要
全变分（TV）是一种广泛使用的正则化子，用于稳定不适定逆问题的解。在本文中，我们提出了一种新颖的近端梯度算法，用于最小化TV正则化的最小二乘代价泛函。我们的方法用一种更简单的替代方案取代了TV的标准近端步，该方案计算多个独立的近端。我们证明了所提出的并行近端方法收敛到TV解，且不需要子迭代。本文的结果可增强TV在求解超大规模成像逆问题中的适用性。
引用
@article{arxiv.1510.00466,
title = {Parallel proximal methods for total variation minimization},
author = {Ulugbek S. Kamilov},
journal= {arXiv preprint arXiv:1510.00466},
year = {2016}
}
备注
To be presented at ICASSP 2016