基于秩一约束优化（ROCO）的短核稀疏反卷积
信号处理
2021-11-23 v2
摘要
短核稀疏反卷积（SaSD）旨在从其卷积中恢复一个短核与一个长而稀疏的信号。文献中，盲反卷积的建模要么是经由卷积矩阵提升的凸规划，要么是双线性 Lasso。优化求解器通常基于双线性分解。本文中，我们将 SaSD 表述为带秩一矩阵约束的非凸优化，故称为秩一约束优化（ROCO）。求解器基于交替方向乘子法（ADMM）。它在完整的秩一矩阵上运算，而非双线性分解。为提升 ADMM 效率，推导了闭式更新。仿真包含合成数据与真实图像。结果表明，相较于基于双线性分解的基准算法，恢复精度有显著提升（真实图像 PSNR 至少提升 19dB），且运行时间相当。
引用
@article{arxiv.2110.02141,
title = {Short-and-Sparse Deconvolution Via Rank-One Constrained Optimization (ROCO)},
author = {Cheng Cheng and Wei Dai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.02141},
year = {2021}
}