split bregman for sparse image reconstruction

资 源 简 介

split bregman for sparse image reconstruction

详 情 说 明

Split Bregman算法是一种用于稀疏图像重建的高效优化方法，特别适用于处理带非光滑正则项（如L1范数）的逆问题。该算法通过将原问题分解为更易处理的子问题，显著提升了计算效率。

核心思想是将复杂的优化问题拆解为交替求解的简单步骤：首先通过变量分裂引入辅助变量分离非光滑项，再利用Bregman迭代处理约束条件。这种分解使得L1正则化等难题转化为可并行计算的子模块，同时保证全局收敛性。

在图像重建中，Split Bregman能有效处理CT/MRI欠采样重建、去噪等问题。其优势在于：1) 对病态问题稳定性强；2) 收敛速度优于传统迭代阈值算法；3) 灵活支持各种稀疏变换域（如小波、TV正则化）。实际应用中需注意正则参数的选择和停止准则的设定，这对重建质量至关重要。