稀疏最佳化算法及預條件子加速技術與圖像處理研究

《稀疏最佳化算法及預條件子加速技術與圖像處理研究》是依託電子科技大學,由黃廷祝擔任醒目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：稀疏最佳化算法及預條件子加速技術與圖像處理研究
• 依託單位：電子科技大學
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：黃廷祝

項目摘要

稀疏最佳化是近年來圖像處理、壓縮感知、機器學習和數據挖掘等領域的研究焦點之一,研究稀疏最佳化高性能算法、有效結合預條件技術快速求解有關基於正則項的圖像處理模型正成為極具發展潛力的研究方向. 將研究新型稀疏最佳化快速算法, 並設計高效預條件子來加速稀疏最佳化算法, 更好更快地求解圖像恢復模型, 提高重建圖像質量; 圖像合成是計算機視覺及圖像處理中的一個重要研究課題, 將提出新的符合圖像物理形態的最佳化模型和快速求解算法. 擬研究的主要內容包含四個方面：(1) 研究基於稀疏最佳化的高效算法求解圖像恢復問題; (2) 設計適用於稀疏最佳化算法的新型預條件加速技術; (3) 研究設計新型的圖像合成模型; (4) 開發軟體包.

結題摘要

近年來，稀疏最佳化在圖像處理、計算機視覺、機器學習和數據挖掘等領域發揮了重要的作用。項目組沿著“圖像先驗建模—稀疏最佳化高性能算法—預條件技術加速”的研究主線進行了系統的研究，並產出了豐碩的研究成果。我們基於對圖像先驗性質的分析建立了有效的稀疏最佳化模型，並設計了高效的稀疏最佳化算法實現模型求解。此外，針對設計的算法，我們還開發了先進的預條件技術來改善算法的數值性能，從而提高求解的質量。研究成果表明預期研究內容圓滿、超額完成。我們不僅給出了二維圖像復原問題的解決方案，還將研究拓展至高維圖像處理領域，如遙感影像解混、張量修補、視頻復原。在項目的資助期間，項目組共發表SCI期刊文章54篇，含SIAM彙刊(如SIAM J. Imaging Sci.， SIAM J. Sci. Comp.)和IEEE彙刊(如IEEE TIP, IEEE TCSVT)等多篇國際權威期刊文章；以及2篇會議文章，即圖像處理領域頂級會議CVPR (IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)和ICASSP (International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing)。獲四川省科技進步一等獎，培養畢業博士生8名，在讀博士生7名，碩士生多名。