論文の概要: Regularization by Denoising via Fixed-Point Projection (RED-PRO)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.00226v2
- Date: Wed, 28 Oct 2020 20:22:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-04 01:04:23.415941
- Title: Regularization by Denoising via Fixed-Point Projection (RED-PRO)
- Title（参考訳）: 固定点投影(RED-PRO)による正規化
- Authors: Regev Cohen, Michael Elad and Peyman Milanfar
- Abstract要約: 画像処理では、Denoising (RED) と Plug-and-Play Prior (RED) による正規化が使用される。
どちらも様々な回復作業における最先端の結果を示しているが、理論上の正当化は不完全である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.89374374708481
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Inverse problems in image processing are typically cast as optimization
tasks, consisting of data-fidelity and stabilizing regularization terms. A
recent regularization strategy of great interest utilizes the power of
denoising engines. Two such methods are the Plug-and-Play Prior (PnP) and
Regularization by Denoising (RED). While both have shown state-of-the-art
results in various recovery tasks, their theoretical justification is
incomplete. In this paper, we aim to bridge between RED and PnP, enriching the
understanding of both frameworks. Towards that end, we reformulate RED as a
convex optimization problem utilizing a projection (RED-PRO) onto the
fixed-point set of demicontractive denoisers. We offer a simple iterative
solution to this problem, by which we show that PnP proximal gradient method is
a special case of RED-PRO, while providing guarantees for the convergence of
both frameworks to globally optimal solutions. In addition, we present
relaxations of RED-PRO that allow for handling denoisers with limited
fixed-point sets. Finally, we demonstrate RED-PRO for the tasks of image
deblurring and super-resolution, showing improved results with respect to the
original RED framework.
- Abstract（参考訳）: 画像処理における逆問題は通常、データ忠実度と正規化項の安定化からなる最適化タスクとして扱われる。
最近の大きな関心の正規化戦略は、変速エンジンの力を利用する。
このような方法にはpnp(plug-and-play prior)とred(re regularization by denoising)がある。
どちらも様々な回復作業における最先端の結果を示しているが、理論上の正当化は不完全である。
本稿では、REDとPnPの橋渡しを目標とし、両方のフレームワークの理解を深める。
そこで我々は, RED を凸最適化問題として, RED-PRO をデミコントラクティブデノイザの固定点集合上に投影する。
そこで我々は, pnp 近位勾配法が red-pro の特別な場合であることを示すとともに, 両フレームワークのグローバル最適解への収束の保証を提供する。
さらに, RED-PRO の緩和により, 有限点集合でデノイザを扱えるようにした。
最後に、画像劣化と超解像のタスクに対してRED-PROを実証し、オリジナルのREDフレームワークに関して改善された結果を示す。
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