融合多种小波与全变差正则化的相位恢复算法

在相位恢复过程中,用图像的稀疏性作为先验知识可以提高图像的重构质量。结合图像在小波域的组稀疏性与图像自身的梯度稀疏性,针对编码衍射图样模型,提出一种融合正交小波db10和sym4组稀疏性与全变差正则化的相位恢复算法。针对当前相位恢复算法重构时间较长的问题,采用复合分裂算法将非凸优化问题分解成几个易于求解的子问题(包括两个组硬阈值算子和全变差最小化)进行求解,减少了图像重构时间。实验结果表明:在高斯噪声下,与BM3D-PRGAMP算法相比,所提算法重构图像的峰值信噪比提高了约0.8dB,重构时间缩短了90%;在泊松模型中,所提算法也具有较大优势,充分说明了所提算法对噪声具有稳健性。