摘要
为了求解反问题中大规模的无约束优化问题,基于经典的共轭梯度算法,提出了一种修正的谱共轭梯度算法。在Wolfe搜索下,证明了该算法的收敛性。数值实验表明了该算法在图像恢复中的有效性和可行性。
Based on the classic conjugate gradient method, a modified spectral conjugate gradient method is proposed for the large scale unconstrained optimization problem in the inverse problem. The algorithm is convergent under the Wolfe search ing. Numerical experiments show that the proposed algorithm is effective and feasible in image restoration.
出处
《桂林电子科技大学学报》
2016年第2期148-150,共3页
Journal of Guilin University of Electronic Technology
基金
国家自然科学基金(11361018)
广西自然科学基金(2014GXNSFFA118001)
桂林市科学研究与技术开发计划(20140127-2)
关键词
谱共轭梯度法
WOLFE搜索
收敛性
图像恢复
spectral conjugate gradient method
Wolfe searching
convergence
image restoration
