An Extended Primal-Dual Algorithm Framework for Nonconvex Problems with Application to Nonlinear Imaging

We propose an extended primal-dual algorithm framework for solving a general nonconvex optimization model. This work is motivated by image reconstruction problems in a class of nonlinear imaging, where the forward operator can be formulated as a nonlinear convex function with respect to the reconstr...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	arXiv.org
Hauptverfasser:	Gao, Yu, Pan, Xiaochuan, Chen, Chong
Format:	Paper
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Ithaca Cornell University Library, arXiv.org 15.09.2021
Schlagworte:	Algorithms Computed tomography Convergence Image reconstruction Iterative methods Mathematical analysis Optimization
ISSN:	2331-8422
Online-Zugang:	Volltext
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