論文の概要: Block Coordinate Plug-and-Play Methods for Blind Inverse Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12672v1
• Date: Mon, 22 May 2023 03:27:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-23 18:46:59.834728
• Title: Block Coordinate Plug-and-Play Methods for Blind Inverse Problems
• Title（参考訳）: ブラインド逆問題に対するブロックコーディネートプラグアンドプレイ法
• Authors: Weijie Gan, Shirin Shoushtari, Yuyang Hu, Jiaming Liu, Hongyu An, Ulugbek S. Kamilov
• Abstract要約: プラグアンドプレイ先行法は,物理計測モデルと学習画像復号器を組み合わせた演算子による逆問題の解法としてよく知られている。 です。 既知の測定演算子による画像復元に広く用いられている手法はほとんどない。 盲目の逆問題の解決です このギャップに対処するために、未知の演算子の両方について、学習した記述子を先行として提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.324721201261276
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Plug-and-play (PnP) prior is a well-known class of methods for solving imaging inverse problems by computing fixed-points of operators combining physical measurement models and learned image denoisers. While PnP methods have been extensively used for image recovery with known measurement operators, there is little work on PnP for solving blind inverse problems. We address this gap by presenting a new block-coordinate PnP (BC-PnP) method that efficiently solves this joint estimation problem by introducing learned denoisers as priors on both the unknown image and the unknown measurement operator. We present a new convergence theory for BC-PnP compatible with blind inverse problems by considering nonconvex data-fidelity terms and expansive denoisers. Our theory analyzes the convergence of BC-PnP to a stationary point of an implicit function associated with an approximate minimum mean-squared error (MMSE) denoiser. We numerically validate our method on two blind inverse problems: automatic coil sensitivity estimation in magnetic resonance imaging (MRI) and blind image deblurring. Our results show that BC-PnP provides an efficient and principled framework for using denoisers as PnP priors for jointly estimating measurement operators and images.
• Abstract（参考訳）: プラグ・アンド・プレイ (Plug-and-play, PnP) は、物理測定モデルと学習画像復号器を組み合わせた演算子の固定点を計算することで、逆問題の解法としてよく知られた手法である。 pnp法は既知の測定演算子による画像復元に広く用いられてきたが、ブラインド逆問題を解くためのpnpの作業はほとんどない。 未知の画像と未知の測定演算子の両方に先行する学習デノイザを導入することにより、この結合推定問題を効率的に解決するブロックコーディネートPnP(BC-PnP)法を提案することにより、このギャップに対処する。 我々は,BC-PnPの非凸データ忠実度項と拡張デノイザを考慮し,ブラインド逆問題に適合する新しい収束理論を提案する。 我々の理論は、BC-PnPの最小二乗誤差(MMSE)に付随する暗黙関数の定常点への収束を解析する。 磁気共鳴画像(MRI)における自動コイル感度推定とブラインド画像の劣化の2つの問題に対して,本手法を数値的に検証した。 以上の結果から,bc-pnpはデノワザをpnpプリミティブとして用いるための効率的かつ原則的な枠組みを提供し,測定演算子と画像の同時推定を行う。

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