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J-GLOBAL ID：201302236869849861   整理番号：13A0499260

全変動画像復元用のホモトピー曲線追跡

HOMOTOPY CURVE TRACKING FOR TOTAL VARIATION IMAGE RESTORATION

著者 (3件)： Yang Fenlin (School of Mathematical Sciences, Dalian Univ. of Technol., Dalian) ,  Chen Ke (Centre for Mathematical Imaging Techniques and Dep. of Mathematical Sciences, The Univ. of Liverpool, United Kingdom ...) ,  Yu Bo (School of Mathematical Sciences, Dalian Univ. of Technol., Dalian)
資料名： Journal of Computational Mathematics  (Journal of Computational Mathematics)
巻： 30  号： 2  ページ： 177-196  発行年： 2012年 
JST資料番号： C2571A  ISSN： 0254-9409  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 全変動(TV)最小化問題は,画像復元において幅広く研究されている。多くの代替法がその解として提案されたが,Newton法は収束性が全くないために,重要な形式として利用不可能なままである。Chan,Zhou,およびChan[15]による以前の研究は,正則化パラメータ連続化アイデアを考察して,多少の成功は伴うがロバストパラメータ選択方式が全くないNewton法の収束域でないを拡大した。本論文で著者らは,同じ重要なTV形式と目的のためのホモトピー法を検討して,曲線追跡を使用して,正則化パラメータを適応的に選択した。このアイデアがTV Euler-Lagrange方程式を効率的に解く際に以前の研究の大幅改善を助けることがわかった。同じアイデアを他の2つの方法やぼけ復元問題にも検討して,再び改善した。数値実験は,著者らの新しい方法が,画像復元にとって,雑音対信号比が高い画像でさえロバストかつ高速であることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *ホモトピー ,  *画像復元 ,  動画像 ,  Lagrange方程式 ,  Newton-Raphson法 ,  最小化問題 ,  実験 ,  ロバスト性 ,  収束
準シソーラス用語： Euler-Lagrange方程式 ,  Newton法 ,  ホモトピー法 ,  数値実験 ,  ロバスト ,  収束性

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 全変動 ,  画像復元 ,  ホモトピー ,  曲線 ,  追跡