論文の概要: Iterative regularization algorithms for image denoising with the TV-Stokes model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.11976v1
• Date: Thu, 24 Sep 2020 22:55:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-15 05:25:51.081275
• Title: Iterative regularization algorithms for image denoising with the TV-Stokes model
• Title（参考訳）: テレビストークスモデルを用いた画像の反復正規化アルゴリズム
• Authors: Bin Wu, Leszek Marcinkowski, Xue-Cheng Tai, and Talal Rahman
• Abstract要約: 本稿では,ガウス雑音を伴う雑音の多い画像から画像を復元する,TV-Stokesモデルのための反復正規化アルゴリズムを提案する。 復元された画像の品質において,元の手法よりも改善した実験結果が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.09305676000817
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a set of iterative regularization algorithms for the TV-Stokes model to restore images from noisy images with Gaussian noise. These are some extensions of the iterative regularization algorithm proposed for the classical Rudin-Osher-Fatemi (ROF) model for image reconstruction, a single step model involving a scalar field smoothing, to the TV-Stokes model for image reconstruction, a two steps model involving a vector field smoothing in the first and a scalar field smoothing in the second. The iterative regularization algorithms proposed here are Richardson's iteration like. We have experimental results that show improvement over the original method in the quality of the restored image. Convergence analysis and numerical experiments are presented.
• Abstract（参考訳）: ガウス雑音を伴う雑音画像から画像を復元するテレビストークスモデルのための反復正規化アルゴリズムを提案する。 これらは、画像再構成のための古典的なrudin-osher-fatemi(rof)モデル、スカラーフィールド平滑化を伴う単一ステップモデル、画像再構成のためのtv-stokesモデル、第1のベクトルフィールド平滑化と第2のスカラーフィールド平滑化を含む2つのステップモデルのために提案された反復正規化アルゴリズムの拡張である。 ここで提案されている反復正規化アルゴリズムはリチャードソンの反復である。 復元画像の品質において,元の手法よりも改善した実験結果を得た。 収束解析と数値実験について述べる。

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