基于ADMM的TV正则化最小化稀疏重建算法

资 源 简 介

基于ADMM的TV正则化最小化稀疏重建算法

详 情 说 明

基于ADMM（交替方向乘子法）的TV（全变分）正则化最小化稀疏重建算法是一种广泛应用于信号处理和图像重建的优化方法。该算法结合了全变分的边缘保护特性和ADMM的高效求解能力，适用于从稀疏或含噪声观测中恢复高质量信号或图像。

在稀疏重建问题中，TV正则化通过约束信号的梯度稀疏性来保持结构的平滑性，同时避免过度平滑边缘等重要特征。ADMM框架将原问题分解为多个子问题，交替优化原始变量、对偶变量和拉格朗日乘子，从而简化复杂的高维优化任务。

该算法的主要优势在于其灵活性和收敛性，能够处理非光滑目标函数，并适用于大规模问题。在医学成像、压缩感知和计算机视觉等领域，TV-ADMM方法已被证明能有效提升重建质量，减少伪影和噪声的影响。