論文の概要: Quaternion Optimized Model with Sparse Regularization for Color Image Recovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.08629v1
• Date: Tue, 19 Apr 2022 03:07:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-20 15:26:32.460496
• Title: Quaternion Optimized Model with Sparse Regularization for Color Image Recovery
• Title（参考訳）: カラー画像復元のためのスパース規則化による四次最適化モデル
• Authors: Liqiao Yang, Yang Liu, Kit Ian Kou
• Abstract要約: 本論文は、音声フォーマットや画像を含む様々な信号タイプが、それぞれのベースに対して本質的に疎い構造を持っているという事実に着想を得たものである。 色画像は四元数領域で全体として処理できるため、四元数離散コサイン変換(QDCT)領域における色画像の空間性について記述した。 より優れた低ランク近似を実現するために、提案モデルでは、クォーテリオンベースのトランケート核ノルム(QTNN)が採用されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.137095668835439
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper addresses the color image completion problem in accordance with low-rank quatenrion matrix optimization that is characterized by sparse regularization in a transformed domain. This research was inspired by an appreciation of the fact that different signal types, including audio formats and images, possess structures that are inherently sparse in respect of their respective bases. Since color images can be processed as a whole in the quaternion domain, we depicted the sparsity of the color image in the quaternion discrete cosine transform (QDCT) domain. In addition, the representation of a low-rank structure that is intrinsic to the color image is a vital issue in the quaternion matrix completion problem. To achieve a more superior low-rank approximation, the quatenrion-based truncated nuclear norm (QTNN) is employed in the proposed model. Moreover, this model is facilitated by a competent alternating direction method of multipliers (ADMM) based on the algorithm. Extensive experimental results demonstrate that the proposed method can yield vastly superior completion performance in comparison with the state-of-the-art low-rank matrix/quaternion matrix approximation methods tested on color image recovery.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,変換領域におけるスパース正規化を特徴とする低ランク量子化行列最適化に基づき,カラー画像補完問題に対処する。 この研究は、音声フォーマットや画像を含む様々な信号タイプが、それぞれのベースに関して本質的に疎い構造を持っているという事実に触発された。 色画像は四元数領域で全体として処理できるため、四元数離散コサイン変換(QDCT)領域における色画像の空間性について記述した。 加えて、色画像に固有の低ランク構造の表現は、四元数行列補完問題において重要な問題である。 より優れた低ランク近似を実現するために、提案モデルでは、クォーテリオンベースのトランケート核ノルム(QTNN)を用いる。 さらに,アルゴリズムに基づく乗算器の有能な交互方向法(ADMM)により,このモデルが促進される。 提案手法は,カラー画像の復元において,最先端の低ランク行列/四元行列近似法と比較して非常に優れた完成性能が得られることを示した。

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