論文の概要: Learning of Patch-Based Smooth-Plus-Sparse Models for Image Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13070v1
• Date: Tue, 17 Dec 2024 16:34:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 13:59:57.939059
• Title: Learning of Patch-Based Smooth-Plus-Sparse Models for Image Reconstruction
• Title（参考訳）: 画像再構成のためのパッチベーススムーススパースモデルの学習
• Authors: Stanislas Ducotterd, Sebastian Neumayer, Michael Unser,
• Abstract要約: 最適化を二段階問題として定式化する。 我々は,デノナイズ,超高分解能,圧縮型磁気共鳴イメージングの手法について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.93489065234423
• License:
• Abstract: We aim at the solution of inverse problems in imaging, by combining a penalized sparse representation of image patches with an unconstrained smooth one. This allows for a straightforward interpretation of the reconstruction. We formulate the optimization as a bilevel problem. The inner problem deploys classical algorithms while the outer problem optimizes the dictionary and the regularizer parameters through supervised learning. The process is carried out via implicit differentiation and gradient-based optimization. We evaluate our method for denoising, super-resolution, and compressed-sensing magnetic-resonance imaging. We compare it to other classical models as well as deep-learning-based methods and show that it always outperforms the former and also the latter in some instances.
• Abstract（参考訳）: 画像パッチのペナル化スパース表現と制約のない滑らかな表現を組み合わせることで、画像の逆問題の解決を目指す。 これにより、復元の簡単な解釈が可能になる。 最適化を二段階問題として定式化する。 内部問題は古典的なアルゴリズムをデプロイし、外部問題は教師付き学習を通して辞書と正規化子パラメータを最適化する。 プロセスは暗黙の微分と勾配に基づく最適化によって実行される。 我々は,デノナイズ,超高分解能,圧縮型磁気共鳴イメージングの手法について検討した。 他の古典モデルやディープラーニングベースの手法と比較すると、前者や後者よりも常に優れています。

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