論文の概要: Enhanced total variation minimization for stable image reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.02979v1
- Date: Sun, 9 Jan 2022 10:24:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-11 17:26:46.928120
- Title: Enhanced total variation minimization for stable image reconstruction
- Title(参考訳): 安定画像再構成のための全変動最小化の強化
- Authors: Congpei An, Hao-Ning Wu, Xiaoming Yuan
- Abstract要約: 画像強調の文献における後方拡散過程とテレビレギュラー化の併用を提案する。
その結果,テレビの小型化モデルはコントラストの損失を減らすのに特に有効であることがわかった。
拡張テレビモデルの利点は、いくつかの合成、自然、医療画像の再構成に関する予備的な実験によって数値的に検証される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.389400013413383
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The total variation (TV) regularization has phenomenally boosted various
variational models for image processing tasks. We propose combining the
backward diffusion process in the earlier literature of image enhancement with
the TV regularization and show that the resulting enhanced TV minimization
model is particularly effective for reducing the loss of contrast, which is
often encountered by models using the TV regularization. We establish stable
reconstruction guarantees for the enhanced TV model from noisy subsampled
measurements; non-adaptive linear measurements and variable-density sampled
Fourier measurements are considered. In particular, under some weaker
restricted isometry property conditions, the enhanced TV minimization model is
shown to have tighter reconstruction error bounds than various TV-based models
for the scenario where the level of noise is significant and the amount of
measurements is limited. The advantages of the enhanced TV model are also
numerically validated by preliminary experiments on the reconstruction of some
synthetic, natural, and medical images.
- Abstract(参考訳): 総変動(tv)の正則化は、画像処理タスクの様々な変動モデルを大きく高めている。
画像強調の初期文献における後方拡散過程とテレビの正則化を組み合わせることにより,テレビ正則化を用いたモデルが遭遇するコントラスト損失の低減に,テレビの最小化モデルが特に有効であることを示す。
非適応線形測定と可変密度サンプルフーリエ測定を考慮し,ノイズサブサンプリング測定から拡張tvモデルの安定な再構成保証を確立する。
特に、いくつかの制限された等尺的特性条件下では、拡張されたテレビの最小化モデルは、ノイズのレベルが重要で測定量が制限されるシナリオにおいて、様々なテレビベースのモデルよりも厳密な再構成誤差を持つ。
拡張テレビモデルの利点は、いくつかの合成、自然、医療画像の再構成に関する予備的な実験によって数値的に検証される。
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