使用盒约束全变分正则化从压缩测量中估计等值面
计算机视觉与模式识别
2012-10-10 v1 应用统计
机器学习
摘要
从测量中估计信号的等值面是一项出现在多个领域的任务，包括医学成像、天文学和数字高程测绘。受信号准确完整测量可能不可用的场景的启发，我们研究了一种简单的程序，用于从高度不完整的测量中估计信号的等值面，这些测量可能还受到加性噪声的污染。所提出的程序基于盒约束全变分(TV)正则化。我们通过几个仿真示例展示了我们的方法相对于现有的从压缩测量中估计等值面的先进技术的性能。
引用
@article{arxiv.1210.2474,
title = {Level Set Estimation from Compressive Measurements using Box Constrained Total Variation Regularization},
author = {Akshay Soni and Jarvis Haupt},
journal= {arXiv preprint arXiv:1210.2474},
year = {2012}
}