一种用于混合高斯与椒盐噪声去除的变分模型的分析与优化
最优化与控制
2020-01-08 v1
摘要
我们分析了近期在[14]中提出的用于混合噪声去除的变分正则化问题。该模型的数据差异项以 infimal convolution 方式结合与项，适用于联合去除高斯与椒盐噪声。本工作中我们对该模型进行更精细的分析，着重于差异项中两个参数的平衡效应。具体而言，我们研究模型在这些参数取大值与取小值时的渐近行为，并将其与对应的采用与数据保真度的变分模型进行比较。此外，我们以总变分作为正则子，对简单数据函数计算精确解。利用这些理论结果，我们随后解析地研究了一种双层优化策略，通过训练集自动选择模型参数。最后，我们报告了通过该策略进行最优噪声模型选择的一些数值结果，证实了我们的分析以及在对“盲”模型选择情形下使用流行数据模型的有效性。
引用
@article{arxiv.1809.08991,
title = {Analysis and optimisation of a variational model for mixed Gaussian and Salt & Pepper noise removal},
author = {Luca Calatroni and Kostas Papafitsoros},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.08991},
year = {2020}
}