論文の概要: A Unified Plug-and-Play Algorithm with Projected Landweber Operator for Split Convex Feasibility Problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12100v1
- Date: Thu, 22 Aug 2024 03:29:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-23 15:23:41.547565
- Title: A Unified Plug-and-Play Algorithm with Projected Landweber Operator for Split Convex Feasibility Problems
- Title（参考訳）: 分割凸性問題に対するLandweber演算子を用いた一元化プラグアンドプレイアルゴリズム
- Authors: Shuchang Zhang, Hongxia Wang,
- Abstract要約: 近年,Plug-and-Play法は,演算子をデノイザに置き換えることで,逆画像問題における最先端性能を実現している。
理論的に保証されたステップサイズを持つ手法の適用は困難であり、アルゴリズムはノイズに制限される。
これらの問題に対処するために、Project Landweber Operator (PLOPLO) が提案されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.185478918618347
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In recent years Plug-and-Play (PnP) methods have achieved state-of-the-art performance in inverse imaging problems by replacing proximal operators with denoisers. Based on the proximal gradient method, some theoretical results of PnP have appeared, where appropriate step size is crucial for convergence analysis. However, in practical applications, applying PnP methods with theoretically guaranteed step sizes is difficult, and these algorithms are limited to Gaussian noise. In this paper,from a perspective of split convex feasibility problems (SCFP), an adaptive PnP algorithm with Projected Landweber Operator (PnP-PLO) is proposed to address these issues. Numerical experiments on image deblurring, super-resolution, and compressed sensing MRI experiments illustrate that PnP-PLO with theoretical guarantees outperforms state-of-the-art methods such as RED and RED-PRO.
- Abstract（参考訳）: 近年,プラグアンドプレイ法(PnP)は,近位演算子をデノイザに置き換えることで,逆画像問題における最先端性能を実現している。
近似勾配法に基づいてPnPのいくつかの理論的結果が出現し, 適切なステップサイズが収束解析に不可欠である。
しかし、現実的な応用では、理論的に保証されたステップサイズを持つPnP法の適用は困難であり、これらのアルゴリズムはガウス雑音に限られる。
本稿では,分割凸実現可能性問題(SCFP)の観点から,これらの問題に対処するために,Projected Landweber Operator (PnP-PLO) を用いた適応型PnPアルゴリズムを提案する。
画像劣化、超分解能、圧縮センシングMRI実験の数値実験により、理論的に保証されたPnP-PLOはREDやRED-PROのような最先端の手法よりも優れていることが示された。
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