論文の概要: Fast Scalable Image Restoration using Total Variation Priors and Expectation Propagation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.01585v1
• Date: Mon, 4 Oct 2021 17:28:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-05 15:28:32.047669
• Title: Fast Scalable Image Restoration using Total Variation Priors and Expectation Propagation
• Title（参考訳）: 全変動プリミティブと期待伝搬を用いた高速スケーラブル画像復元
• Authors: Dan Yao, Stephen McLaughlin, Yoann Altmann
• Abstract要約: 本稿では,全変動(TV)を用いた画像復元のための拡張性のあるベイズ近似手法を提案する。 我々は期待伝搬(EP)フレームワークを用いて最小平均二乗誤差(MMSE)推定器と限界(ピクセル単位)分散を近似する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.7731951589289565
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper presents a scalable approximate Bayesian method for image restoration using total variation (TV) priors. In contrast to most optimization methods based on maximum a posteriori estimation, we use the expectation propagation (EP) framework to approximate minimum mean squared error (MMSE) estimators and marginal (pixel-wise) variances, without resorting to Monte Carlo sampling. For the classical anisotropic TV-based prior, we also propose an iterative scheme to automatically adjust the regularization parameter via expectation-maximization (EM). Using Gaussian approximating densities with diagonal covariance matrices, the resulting method allows highly parallelizable steps and can scale to large images for denoising, deconvolution and compressive sensing (CS) problems. The simulation results illustrate that such EP methods can provide a posteriori estimates on par with those obtained via sampling methods but at a fraction of the computational cost. Moreover, EP does not exhibit strong underestimation of posteriori variances, in contrast to variational Bayes alternatives.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,全変動(TV)を用いた画像復元のためのスケーラブルなベイズ近似手法を提案する。 最大アフター推定に基づくほとんどの最適化手法とは対照的に、予測伝搬(EP)フレームワークを用いて最小平均二乗誤差(MMSE)推定器と限界(ピクセル単位)の分散をモンテカルロサンプリングに頼らずに近似する。 また,古典的異方性tvベースプリミティブに対して,期待最大化(em)により正規化パラメータを自動的に調整する反復スキームを提案する。 対角共分散行列による密度のガウス近似を用いることで、高並列化が可能となり、デノナイズ、デコンボリューション、圧縮センシング(CS)問題に対して大きな画像にスケールすることができる。 シミュレーション結果から,そのようなEP法は,サンプリング法で得られた手法と同等に,計算コストのごく一部で後続推定値を提供できることを示した。 さらに、EPは、変分ベイズの代替と対照的に、後方分散の強い過小評価を示さない。

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