Fugu-MT 論文翻訳(概要): Automatic regularization parameter choice for tomography using a double model approach

論文の概要: Automatic regularization parameter choice for tomography using a double model approach

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.08528v1
Date: Mon, 09 Feb 2026 11:23:57 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-02-10 20:26:25.191457
Title: Automatic regularization parameter choice for tomography using a double model approach
Title（参考訳）: 二重モデルを用いたトモグラフィの自動正規化パラメータ選択
Authors: Chuyang Wu, Samuli Siltanen,
Abstract要約: そこで本研究では,同じ問題の2つの異なる離散化を用いた自動パラメータ選択手法を提案する。フィードバック制御アルゴリズムは、正規化強度を動的に調整し、2つのグリッド上の再構成に十分な類似性をもたらす最小パラメータに向けて反復的再構成を駆動する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Image reconstruction in X-ray tomography is an ill-posed inverse problem, particularly with limited available data. Regularization is thus essential, but its effectiveness hinges on the choice of a regularization parameter that balances data fidelity against a priori information. We present a novel method for automatic parameter selection based on the use of two distinct computational discretizations of the same problem. A feedback control algorithm dynamically adjusts the regularization strength, driving an iterative reconstruction toward the smallest parameter that yields sufficient similarity between reconstructions on the two grids. The effectiveness of the proposed approach is demonstrated using real tomographic data.
Abstract（参考訳）: X線トモグラフィーにおける画像再構成は不適切な逆問題である。したがって、正規化は必須であるが、その有効性は、データの忠実度と事前情報とのバランスをとる正規化パラメータの選択に依存する。そこで本研究では,同じ問題の2つの異なる離散化を用いた自動パラメータ選択手法を提案する。フィードバック制御アルゴリズムは、正規化強度を動的に調整し、2つのグリッド上の再構成に十分な類似性をもたらす最小パラメータに向けて反復的再構成を駆動する。提案手法の有効性を実トモグラフィーデータを用いて実証した。

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