基于去噪的约束正则化及其参数自动选择
最优化与控制
2024-01-15 v2
摘要
基于去噪的正则化(RED)是一种利用学习型图像去噪器作为先验来求解图像复原问题的著名方法。由于传统 RED 中的正则化参数没有任何物理解释,它无法提供参数自动选择的方法。本通讯通过引入基于去噪的约束正则化(CRED)方法来解决这一问题,该方法将 RED 重新表述为一个约束优化问题,其中正则化参数直接对应于测量中的噪声量。该约束问题的解通过设计一种基于交替方向乘子法(ADMM)的高效方法求得。我们的实验表明,CRED 在稳定性和鲁棒性方面优于对比方法,同时在图像质量方面也取得了具有竞争力的表现。
引用
@article{arxiv.2311.03819,
title = {Constrained Regularization by Denoising with Automatic Parameter Selection},
author = {Pasquale Cascarano and Alessandro Benfenati and Ulugbek S. Kamilov and Xiaojian Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.03819},
year = {2024}
}