中国海洋大学数学科学学院曾雪迎及其合作者在反问题领域国际权威期刊《Inverse Problems》上发表了题为“An L1-L0 adaptive approach for image deblurring with impulse noise”的研究论文。

观测数据受随机值等脉冲型噪声污染下的反问题建模与求解仍具有很大难度。上述论文以图像反卷积为背景，基于贝叶斯推断的最大后验概率估计，建立了求解该类反问题的L0TV模型，提出了L0模的隐式逼近方法和近似模型的数值优化算法，并证明了算法的全局收敛性。该算法在每步迭代中将噪声位置推断与反问题求解自适应耦合，显著提高了噪声的检测准确性和反问题的求解效果。

该研究工作是曾雪迎与学院硕士研究生李雨琛、丹麦科技大学Dong, Yiqiu等合作者一起完成，曾雪迎为第一作者。本项工作得到了国家重点研发计划课题、青岛市自然科学基金、中央高校科研业务费的部分资助。

论文链接地址：

https://doi.org/10.1088/1361-6420/ae131f