Fugu-MT 論文翻訳(概要): On Hamilton-Jacobi PDEs and image denoising models with certain non-additive noise

論文の概要: On Hamilton-Jacobi PDEs and image denoising models with certain non-additive noise

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.13997v1
Date: Fri, 28 May 2021 17:21:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-31 14:45:36.529989
Title: On Hamilton-Jacobi PDEs and image denoising models with certain non-additive noise
Title（参考訳）: ハミルトン・ヤコビ pdes と非加法雑音を伴う画像デノイジングモデルについて
Authors: J\'er\^ome Darbon, Tingwei Meng, Elena Resmerita
Abstract要約: 本稿では,変分問題として定式化された画像認知問題について考察する。ハミルトン・ヤコビ PDE は、雑音モデルが加法的であるときにそのような問題の解を管理することが知られている。また, ハミルトン・ヤコビPDEにも非付加性雑音モデルが関係していることが示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We consider image denoising problems formulated as variational problems. It is known that Hamilton-Jacobi PDEs govern the solution of such optimization problems when the noise model is additive. In this work, we address certain non-additive noise models and show that they are also related to Hamilton-Jacobi PDEs. These findings allow us to establish new connections between additive and non-additive noise imaging models. With these connections, some non-convex models for non-additive noise can be solved by applying convex optimization algorithms to the equivalent convex models for additive noise. Several numerical results are provided for denoising problems with Poisson noise or multiplicative noise.
Abstract（参考訳）: 画像の変分問題を変分問題として定式化する。ハミルトン-ヤコビ pdes は、ノイズモデルが加法であるときにそのような最適化問題の解を制御することが知られている。本研究は, ある種の付加的でない雑音モデルに対処し, ハミルトン・ヤコビ PDE にも関係していることを示す。これらの結果から, 付加型および非付加型ノイズイメージングモデルとの新たな接続を確立することができる。これらの接続により、付加雑音に対するいくつかの非凸モデルは、付加雑音に対する等価凸モデルに凸最適化アルゴリズムを適用することで解決できる。ポアソン雑音や乗法雑音の問題を解くためにいくつかの数値結果が提供される。

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