基于尺度和有符号置换不变稀疏激励函数的信号与图像恢复
最优化与控制
2025-11-11 v1 信号处理
摘要
稀疏信号恢复是数据处理和成像领域的基石技术。最近， 比值平方 被引入作为稀疏激励函数，显示出优于传统 最小化的优势，尤其在高相干和动态范围挑战场景中效果显著。本文探讨将 与 的近端算子集成到高效优化框架中，包括加速近端梯度 (APG) 和交替方向乘子法 (ADMM)。我们严格分析了这些算法的收敛性，并展示其在压缩感知和图像恢复应用中的有效性。数值实验突出了本文方法在恢复精度和计算效率方面的优势，尤其在噪声和高相干条件下表现更佳。
引用
@article{arxiv.2511.05777,
title = {Signal and Image Recovery with Scale and Signed Permutation Invariant Sparsity-Promoting Functions},
author = {Jianqing Jia and Ashley Prater-Bennette and Lixin Shen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.05777},
year = {2025}
}