雑音除去による単調収束正則化【JST・京大機械翻訳】

Hu Yuyang; Liu Jiaming; Xu Xiaojian; Kamilov Ulugbek S.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202218295802774 整理番号：22P0287573

雑音除去による単調収束正則化【JST・京大機械翻訳】

Monotonically Convergent Regularization by Denoising

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発行年： 2022年02月10日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月10日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

雑音除去(RED)による正則化は,画像先物として画像雑音除去器を活用することによって,逆問題を解くための広く使用されたフレームワークである。最近の研究では,雑音除去器として事前訓練された深層ニューラルネットワークを用いた多数のイメージングアプリケーションにおけるREDの最先端性能を報告した。最近の進展にもかかわらず,REDアルゴリズムの安定収束は未解決の問題である。既存のRED理論は凸データ忠実度項と非拡張雑音除去器の安定性を保証するだけである。本研究は,収束が事前の深い雑音除去の非拡張性を必要としない新しい単調RED(MRED)アルゴリズムを開発することによってこの問題に対処した。ランダムマトリックスからの画像ぼけと圧縮センシング回復に関するシミュレーションは,従来のREDアルゴリズムが発散するときでさえ,MREDの安定性を示す。【JST・京大機械翻訳】

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図形・画像処理一般

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