Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Variational Approach for Joint Image Recovery and Features Extraction Based on Spatially Varying Generalised Gaussian Models

論文の概要: A Variational Approach for Joint Image Recovery and Features Extraction Based on Spatially Varying Generalised Gaussian Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.01375v1
Date: Sat, 3 Sep 2022 09:10:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-07 15:32:28.463831
Title: A Variational Approach for Joint Image Recovery and Features Extraction Based on Spatially Varying Generalised Gaussian Models
Title（参考訳）: 空間変数一般化ガウスモデルに基づく共同画像復元と特徴抽出のための変分アプローチ
Authors: Emilie Chouzenoux, Marie-Caroline Corbineau, Jean-Christophe Pesquet, Gabriele Scrivanti
Abstract要約: 再構成・分解抽出の連立問題は画像処理において難しい課題である。指数を含むパラメータが空間不変である万能な非平滑を前もって導入する。また,提案した非対象関数の近位構造を利用した収束アルゴリズムの解析を行った。
参考スコア（独自算出の注目度）: 17.56832530408591
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: The joint problem of reconstruction / feature extraction is a challenging task in image processing. It consists in performing, in a joint manner, the restoration of an image and the extraction of its features. In this work, we firstly propose a novel nonsmooth and nonconvex variational formulation of the problem. For this purpose, we introduce a versatile generalised Gaussian prior whose parameters, including its exponent, are space-variant. Secondly, we design an alternating proximal-based optimisation algorithm that efficiently exploits the structure of the proposed nonconvex objective function. We also analyze the convergence of this algorithm. As shown in numerical experiments conducted on joint segmentation/deblurring tasks, the proposed method provides high-quality results.
Abstract（参考訳）: 再構成/特徴抽出の連立問題は画像処理において難しい課題である。画像の復元と特徴の抽出を共同で行う。本稿では,まず,この問題の非滑らかかつ非凸な変分定式化を提案する。この目的のために、指数を含むパラメータが空間不変である全多元一般化ガウス事前を導入する。第二に、提案した非凸目的関数の構造を効率的に活用する交互近位最適化アルゴリズムを設計する。また,このアルゴリズムの収束を解析する。ジョイントセグメンテーション/デブロアリングタスクの数値実験で示すように,提案手法は高品質な結果をもたらす。

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