論文の概要: Fair Primal Dual Splitting Method for Image Inverse Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08613v1
• Date: Wed, 11 Dec 2024 18:36:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 14:01:17.629063
• Title: Fair Primal Dual Splitting Method for Image Inverse Problems
• Title（参考訳）: 画像逆問題に対するフェアプリマルデュアル分割法
• Authors: Yunfei Qu, Deren Han,
• Abstract要約: 本稿では,このスムーズな項を主部分プロブレムと二重部分プロブレムに組み込む,公平な原始双対アルゴリズムフレームワークを提案する。 画像復調と超分解能再構成の実験により,提案手法が現状よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Image inverse problems have numerous applications, including image processing, super-resolution, and computer vision, which are important areas in image science. These application models can be seen as a three-function composite optimization problem solvable by a variety of primal dual-type methods. We propose a fair primal dual algorithmic framework that incorporates the smooth term not only into the primal subproblem but also into the dual subproblem. We unify the global convergence and establish the convergence rates of our proposed fair primal dual method. Experiments on image denoising and super-resolution reconstruction demonstrate the superiority of the proposed method over the current state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: 画像逆問題には画像処理、超解像、コンピュータビジョンなど多くの応用があり、これは画像科学の重要な分野である。 これらの応用モデルは、様々な原始双対法で解ける3機能複合最適化問題と見なすことができる。 本稿では, 素数部分プロブレムだけでなく, 双対部分プロブレムにもスムーズな項を組み込む, 公平な原始的双対アルゴリズムフレームワークを提案する。 我々は、グローバル収束を統一し、提案した公正原始双対法の収束率を確立する。 画像復調と超分解能再構成の実験により,提案手法が現状よりも優れていることを示す。

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