論文の概要: Entropy Regularized Iterative Weighted Shrinkage-Thresholding Algorithm (ERIWSTA): An Application to CT Image Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.11706v1
• Date: Wed, 22 Dec 2021 07:34:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-23 15:27:05.759191
• Title: Entropy Regularized Iterative Weighted Shrinkage-Thresholding Algorithm (ERIWSTA): An Application to CT Image Restoration
• Title（参考訳）: エントロピー正則化反復重み付き縮小thresholding algorithm(eriwsta) : ct画像復元への応用
• Authors: Bingxue Wu, Jiao Wei, Chen Li, Yudong Yao and Yueyang Teng
• Abstract要約: 本稿では,コスト関数にエントロピー正則化を加えた新しいエントロピー正規化IWSTA(ERIWSTA)を提案する。 重みをラグランジュ乗算器法で解き、簡単な反復更新を得る。 CT画像復元実験の結果,提案手法は既存の方法よりも収束速度と復元精度がよいことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.866191218136035
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The iterative weighted shrinkage-thresholding algorithm (IWSTA) has shown superiority to the classic unweighted iterative shrinkage-thresholding algorithm (ISTA) for solving linear inverse problems, which address the attributes differently. This paper proposes a new entropy regularized IWSTA (ERIWSTA) that adds an entropy regularizer to the cost function to measure the uncertainty of the weights to stimulate attributes to participate in problem solving. Then, the weights are solved with a Lagrange multiplier method to obtain a simple iterative update. The weights can be explained as the probability of the contribution of an attribute to the problem solution. Experimental results on CT image restoration show that the proposed method has better performance in terms of convergence speed and restoration accuracy than the existing methods.
• Abstract（参考訳）: 反復重み付き縮小thresholdingアルゴリズム(iwsta)は,線形逆問題を解くための従来の非重み付き反復収縮thresholdingアルゴリズム(ista)よりも優れていることを示した。 本稿では,新しいエントロピー正則化iwsta (eriwsta) を提案する。これはコスト関数にエントロピー正則化子を付加し,問題解決に参加する属性を刺激するために重みの不確実性を測定する。 次に、重みをラグランジュ乗算器法で解き、簡単な反復更新を得る。 重みは問題解に対する属性の寄与の確率として説明できる。 CT画像復元実験の結果,提案手法は既存の方法よりも収束速度と復元精度がよいことがわかった。

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