基于双线性约束的 ADMM 用于混合泊松-高斯噪声去除
最优化与控制
2020-01-29 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
本文针对全变分正则化下确界卷积 (TV-IC) 模型 [4] 提出新的算子分裂算法，以去除混合泊松-高斯 (MPG) 噪声。在现有的 TV-IC 分裂算法中，一个非线性优化子问题不得不采用牛顿法内循环，增加了每次外循环的计算代价。通过引入新的双线性约束并应用交替方向乘子法 (ADMM)，所提算法 BCA (双线性约束 ADMM 算法) 和 BCAf (完全分裂形式的 BCA 变体) 的所有子问题均可高效求解；尤其对于所提 BCAf，无需任何内迭代即可计算。在温和条件下，研究了所提 BCA 的收敛性。数值上，与现有的 TV-IC 模型原始对偶算法相比，所提算法可调参数更少，收敛快得多，同时产生相当的结果。
引用
@article{arxiv.1910.08206,
title = {Bilinear Constraint based ADMM for Mixed Poisson-Gaussian Noise Removal},
author = {Jie Zhang and Yuping Duan and Yue Lu and Michael K. Ng and Huibin Chang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.08206},
year = {2020}
}