論文の概要: Learning Weakly Convex Regularizers for Convergent Image-Reconstruction Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10542v2
• Date: Wed, 20 Dec 2023 11:17:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-21 19:01:03.297686
• Title: Learning Weakly Convex Regularizers for Convergent Image-Reconstruction Algorithms
• Title（参考訳）: 収束画像再構成アルゴリズムのための弱凸正則化器の学習
• Authors: Alexis Goujon, Sebastian Neumayer, Michael Unser
• Abstract要約: 我々は,非処理正則化器を弱いエネルギーで学習することを提案する。 凸正則性プロモート正規化器を模倣することを示す。 また、学習された正規化器を配置して、スキームによる逆問題の解法を確実に収束させることも示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.78532039510369
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose to learn non-convex regularizers with a prescribed upper bound on their weak-convexity modulus. Such regularizers give rise to variational denoisers that minimize a convex energy. They rely on few parameters (less than 15,000) and offer a signal-processing interpretation as they mimic handcrafted sparsity-promoting regularizers. Through numerical experiments, we show that such denoisers outperform convex-regularization methods as well as the popular BM3D denoiser. Additionally, the learned regularizer can be deployed to solve inverse problems with iterative schemes that provably converge. For both CT and MRI reconstruction, the regularizer generalizes well and offers an excellent tradeoff between performance, number of parameters, guarantees, and interpretability when compared to other data-driven approaches.
• Abstract（参考訳）: 弱凸率係数に所定の上限を持つ非凸正則化器を学習することを提案する。 このような正則化器は凸エネルギーを最小化する変分分解器をもたらす。 パラメータは少なく(15,000未満)、手作りのスパーシティプロモート正規化器を模倣した信号処理の解釈を提供する。 数値実験により,このようなデノイザは,一般的なBM3Dデノイザと同様に凸正則化法よりも優れていることを示す。 さらに、学習された正規化器は、確実に収束する反復スキームで逆問題を解くためにデプロイできる。 CTとMRIの両方の再構成では、レギュラーライザは、他のデータ駆動アプローチと比較して、パフォーマンス、パラメータの数、保証、解釈可能性の間の優れたトレードオフを提供する。

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