自适应加权矩阵正则化图像平滑方法：各向异性平滑与JPEG去伪影

该论文提出了一种新的自适应加权矩阵正则化方法，用于图像平滑。该方法基于梯度算子和自适应加权矩阵组合为范数正则化项，使模型具有各向异性，能够更有效地保留局部结构。实验结果表明，该方法在平滑局部结构和JPEG图像压缩去伪影方面表现出色。该模型是非光滑且非凸的，论文采用ADMM算法进行求解。<br>建议改进：<br>1. 详细阐述自适应加权矩阵正则化方法的原理和算法流程，方便读者理解和复现。<br>2. 提供更多实验设置和参数选择的详细信息，提高实验结果的可重复性和可信度。<br>3. 讨论该方法在其他图像处理任务中的适用性和性能表现，展示其广泛的应用潜力。<br>4. 除了ADMM算法，尝试其他求解方法（如IDLS）以验证模型的鲁棒性和稳定性。<br>5. 增加对比其他各向同性和各向异性图像平滑方法的综述，更全面地评估该方法的优势和不足之处。<br>6. 扩大实验范围，包括更多不同类型的图像和图像处理任务，更全面地评估方法的性能和鲁棒性。<br>7. 提出该方法的潜在改进方向和未来研究方向，鼓励更多研究者对该领域进行深入探索。