摘要：快速迭代收缩阈值算法（FISTA）因其快速、有效特性被广泛应用在图像复原领域.但此算法采用固定阈值,不能自适应更新中的复原图像水平,进而不能更有效地收敛,因此本文对其进行改进,提出非线性动态阈值（NLDT）方法,选取小波变换作为稀疏先验项.图像修复的仿真实验表明,当总迭代次数大于20,NLDT能产生比其他实验方法更高的PSNR,说明了本文算法能快速得到更精确的解.本文方法可用于图像去噪、图像去模糊、图像超分辨率等,也可用于计算机视觉和机器学习等大规模优化问题.

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