高效叠加恢复算法
计算机视觉与模式识别
2012-11-20 v1
摘要
本文探讨了从叠加图像中恢复潜在透明层的问题。在此，我们假设已估计出潜在层的变换并提取了其梯度。为了快速恢复高质量图像层，我们通过扩展加速梯度方法的框架，提出了一种高效叠加恢复算法（ESRA）。此外，我们提出方法中的一个关键构建块（在每次迭代中）是近端算子计算。为此，我们提出采用对偶方法，并展示了我们的约束全变分并行算法（PACTV）。我们的恢复方法不仅重建了无色偏问题的高质量层，而且在理论上保证良好的收敛性能。
引用
@article{arxiv.1211.4307,
title = {Efficient Superimposition Recovering Algorithm},
author = {Han Li and Kun Gai and Pinghua Gong and Changshui Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1211.4307},
year = {2012}
}