論文の概要: Edge Adaptive Hybrid Regularization Model For Image Deblurring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.10260v2
• Date: Tue, 6 Apr 2021 09:02:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-23 06:25:59.307111
• Title: Edge Adaptive Hybrid Regularization Model For Image Deblurring
• Title（参考訳）: 画像分解のためのエッジ適応ハイブリッド正規化モデル
• Authors: Tingting Zhang (1), Jie Chen (1), Caiying Wu (1), Zhifei He (1), Tieyong Zeng (2) and Qiyu Jin (1) ((1) School of Mathematical Science, Inner Mongolia University, Hohhot, China (2) Department of Mathematics, The Chinese University of Hong Kong, Shatin, Hong Kong, China)
• Abstract要約: 雑音やぼやけた画像の再構成のために,空間適応型自動正規化モデルを提案する。 エッジを検出し、エッジ情報に応じて、各ピクセルのTikhonovおよびTV正規化項のパラメータを空間的に調整する。 シミュレーションにより,提案手法は画像のエッジを効果的に保留し,ノイズやぼやけを同時に除去することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The parameter selection is crucial to regularization based image restoration methods. Generally speaking, a spatially fixed parameter for regularization item in the whole image does not perform well for both edge and smooth areas. A larger parameter of regularization item reduces noise better in smooth areas but blurs edge regions, while a small parameter sharpens edge but causes residual noise. In this paper, an automated spatially adaptive regularization model, which combines the harmonic and TV models, is proposed for reconstruction of noisy and blurred images. In the proposed model, it detects the edges and then spatially adjusts the parameters of Tikhonov and TV regularization terms for each pixel according to the edge information. Accordingly, the edge information matrix will be also dynamically updated during the iterations. Computationally, the newly-established model is convex, which can be solved by the semi-proximal alternating direction method of multipliers (sPADMM) with a linear-rate convergence rate. Numerical simulation results demonstrate that the proposed model effectively reserves the image edges and eliminates the noise and blur at the same time. In comparison to state-of-the-art algorithms, it outperforms other methods in terms of PSNR, SSIM and visual quality.
• Abstract（参考訳）: パラメータ選択は、正規化に基づく画像復元法に不可欠である。 一般に、画像全体における正規化項目の空間的固定パラメータは、エッジ領域とスムース領域の両方でうまく機能しない。 正規化項目のより大きいパラメータは、滑らかな領域ではノイズを少なくするが、エッジ領域はぼやけ、小さなパラメータはエッジを鋭くするが、残音を引き起こす。 本稿では,高調波モデルとテレビモデルを組み合わせた空間適応型自動正規化モデルを提案する。 提案モデルでは, エッジを検出するとともに, エッジ情報に基づいて, 各画素に対するTikhonovおよびTV正規化項のパラメータを空間的に調整する。 したがって、エッジ情報マトリックスもイテレーション中に動的に更新される。 新たに確立されたモデルは凸であり、線形レート収束率を持つ乗算器の半近交互方向法(sPADMM)によって解ける。 数値シミュレーションの結果,提案手法は画像エッジを効果的に保存し,ノイズとぼやきを除去できることがわかった。 最先端のアルゴリズムと比較して、PSNR、SSIM、視覚品質の点で他の手法よりも優れている。

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