論文の概要: A Complex Constrained Total Variation Image Denoising Algorithm with Application to Phase Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.05496v1
• Date: Sun, 12 Sep 2021 11:48:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-14 15:23:47.094187
• Title: A Complex Constrained Total Variation Image Denoising Algorithm with Application to Phase Retrieval
• Title（参考訳）: 複雑な制約付き全変動画像除算アルゴリズムと位相検索への応用
• Authors: Yunhui Gao, Liangcai Cao
• Abstract要約: 本稿では,複素数値画像に対する制約付き全変動(TV)復調問題について考察する。 異方性と異方性の両方に2種類の複素テレビを導入する。
• 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: This paper considers the constrained total variation (TV) denoising problem for complex-valued images. We extend the definition of TV seminorms for real-valued images to dealing with complex-valued ones. In particular, we introduce two types of complex TV in both isotropic and anisotropic forms. To solve the constrained denoising problem, we adopt a dual approach and derive an accelerated gradient projection algorithm. We further generalize the proposed denoising algorithm as a key building block of the proximal gradient scheme to solve a vast class of complex constrained optimization problems with TV regularizers. As an example, we apply the proposed algorithmic framework to phase retrieval. We combine the complex TV regularizer with the conventional projection-based method within the constraint complex TV model. Initial results from both simulated and optical experiments demonstrate the validity of the constrained TV model in extracting sparsity priors within complex-valued images, while also utilizing physically tractable constraints that help speed up convergence.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複素数値画像に対する制約付き全変動(TV)復調問題について考察する。 我々は,実数値画像に対するテレビセミノルムの定義を,複素数値画像を扱うように拡張する。 特に, 等方性と異方性の両方において, 2種類の複合テレビを導入する。 制約付き denoising 問題を解くために、双対アプローチを採用し、加速勾配予測アルゴリズムを導出する。 さらに,テレビレギュレータを用いた複雑な制約付き最適化問題を解くために,提案アルゴリズムを近位勾配方式の鍵構築ブロックとして一般化する。 一例として,提案手法を位相探索に適用する。 制約付きテレビモデルにおいて, 複素tv正規化器と従来の投影方式を組み合わせた。 シミュレーション実験と光学実験の両方からの最初の結果は、複素値画像内のスパーシティ優先抽出における制約付きテレビモデルの妥当性を示し、また収束を早めるために物理的に扱いやすい制約も活用している。

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