基于ADMM的残差白化原理用于超分辨率问题中的自动参数选择
数值分析
2021-08-31 v1 数值分析
摘要
我们针对受模糊与未知标准差加性白高斯噪声污染的图像超分辨率问题，提出一种自动参数选择策略。所提方法利用下采样与模糊算子在频域中的结构，将最优正则化参数计算为优化合适残差白化度量的参数。在计算上，该策略依赖于Zhao等人工作中提出的广义Tikhonov ℓ_2−ℓ_2问题的快速求解。这些问题自然作为交替方向乘子法(ADMM)优化方法的子步骤出现，用于求解具有非二次且常为非光滑、促进稀疏的正则化项的超分辨率问题，涵盖凸与非凸情形。在详述频域中允许以紧凑形式表达白化泛函的理论性质后，我们报告了详尽的数值实验列表，证明所提方法针对不同问题类型的有效性，并与 discrepancy principle 等知名参数选择策略进行比较。
引用
@article{arxiv.2108.13091,
title = {ADMM-based residual whiteness principle for automatic parameter selection in super-resolution problems},
author = {Monica Pragliola and Luca Calatroni and Alessandro Lanza and Fiorella Sgallari},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.13091},
year = {2021}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:2104.01001