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J-GLOBAL ID：202202220579352637   整理番号：22A0853781

画像復元問題におけるアニーリングパラメータを推定するための2レベル最適化アプローチ【JST・京大機械翻訳】

A bilevel optimization approach for estimating annealing parameters in image restoration problem

著者 (3件)： Wei Lili (Xidian University,School of Mathematics and Statistics,Xi’an,China) ,  Feng Xiangchu (Xidian University,School of Mathematics and Statistics,Xi’an,China) ,  Wei Bingzhe (Xidian University,School of Mathematics and Statistics,Xi’an,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICPECA  ページ： 1220-1224  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 画像復元の変分モデルにおいて,合理的正則化パラメータの選択は非常に重要である。シミュレーテッドアニーリングアルゴリズムは,パラメータを単調に増加させることにより計算効率を改善するが,アニーリングパラメータの決定は事前知識に基づいている。本論文では,バイレベル最適化アプローチと異なる分散画像を利用する最適アニーリングパラメータ推定モデルを提案した。また,バックプロパゲーションアルゴリズムに基づく効果的適応更新アルゴリズムを提案した。数値シミュレーション結果は,提案したアルゴリズムがデータから一連のアニーリングパラメータを適応的に学習できるだけでなく,マルチノイズ分散画像復元問題にも適していることを示した。さらに,実験結果の単調増加傾向によるアニーリングパラメータにより,シミュレートしたアニーリングアルゴリズムの事前条件を検証した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *最適化 ,  シミュレーション ,  *焼なまし ,  パラメータ推定 ,  逆伝搬法 ,  *画像復元
準シソーラス用語： 事前知識 ,  数値シミュレーション ,  計算効率 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 画像復元 ,  推定 ,  最適化