数学成像中结构相似性的优化
最优化与控制
2020-02-10 v1 计算机视觉与模式识别
数值分析
图像与视频处理
数值分析
摘要
现在人们普遍接受，基于欧几里得距离的度量可能并不总能充分代表人类观察者的主观判断。因此，近来许多图像处理方法被扩展以利用替代的视觉质量度量，其中最突出的是结构相似性指数度量（SSIM）。若干研究已证明后者相对于基于欧几里得距离的度量具有优越性。然而，由于聚焦于特定应用，此类研究的结论往往缺乏一般性；若非如此，本可为基于 SSIM 的图像处理算法的进一步发展提供有益指导。相应地，本文不聚焦于某一特定图像处理任务，而是引入一个通用框架，涵盖可广泛采用 SSIM 作为保真度度量的成像应用。随后，我们展示如何借助该框架将若干标准及原创的成像任务转化为优化问题，并讨论用于求解这些问题的若干新颖数值策略。
引用
@article{arxiv.2002.02657,
title = {Optimization of Structural Similarity in Mathematical Imaging},
author = {D. Otero and D. La Torre and O. Michailovich and E. R. Vrscay},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.02657},
year = {2020}
}