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Efficient Beltrami Image Denoising and Deconvolution:实现我们的Primal...
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2021-06-01
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成像和计算机视觉中的逆问题通常作为数据保真度优化问题来解决,其中包括 H1 或 TV(总变异)等数据正则化器以呈现问题的适定性。 然而,虽然已知 H1 正则化会产生过度平滑的重建,但 TV(或 ROF)模型是保留特征的,但会引入阶梯伪影。 Sochen、Kimmel 和 Malladi (1998) 引入的几何衍生的 Beltrami 框架在特征保留和避免楼梯伪影之间提供了理想的折衷方案。 到目前为止,Beltrami 正则化器的主要限制因素之一是缺乏真正有效的优化方案。 在这里,我们从最有效的 TV 优化方法之一开始,原始对偶投影梯度,并将其应用于 Beltrami 泛函。 这样做,我们在基本灰度去噪问题上获得了比 ROF 去噪更好的性能,然后将该方法扩展到更复杂的问题,如修复、去卷积和颜色情况,所有这些都以一种简单的方式。 与最先进的 TV/ROF 正则化器相比,使用所提出的原始对
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