一种基于非局部结构张量的多分量图像恢复方法
计算机视觉与模式识别
2014-12-11 v2 数值分析
最优化与控制
摘要
非局部全变分（NLTV）已成为图像恢复问题变分方法中的有用工具。在本文中，我们利用多分量图像梯度产生的结构张量（ST），将基于 NLTV 的正则化扩展到多分量图像。所提出的方法允许我们通过各种 的 矩阵范数，联合惩罚不同分量的非局部变化。为了便于超参数的选择，我们采用了一种约束凸优化方法，即在涉及 ST-NLTV 正则化的约束下最小化数据保真项。所得的凸优化问题通过一种新的图投影方法求解。得益于近期原始 - 对偶近端算法提供的灵活性，该公式得以高效实现。实验针对多光谱和高光谱图像进行。结果证明了引入非局部结构张量正则化的价值，并表明所提出的方法在收敛速度方面比当前最先进的方法有显著改进。
引用
@article{arxiv.1403.5403,
title = {A Non-Local Structure Tensor Based Approach for Multicomponent Image Recovery Problems},
author = {Giovanni Chierchia and Nelly Pustelnik and Beatrice Pesquet-Popescu and Jean-Christophe Pesquet},
journal= {arXiv preprint arXiv:1403.5403},
year = {2014}
}