变分成像的统计多分辨率估计：在泊松生物光子学中的应用
应用统计
2012-04-19 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
本文提出了一种用于图像重建的空间自适应方法，该方法基于 [Frick K, Marnitz P, and Munk A. "Statistical multiresolution Dantzig estimation in imaging: Fundamental concepts and algorithmic framework". Electron. J. Stat., 6:231-268, 2012] 中引入的统计多分辨率估计概念。它构成了一种变分正则化技术，使用上确界型距离度量作为数据保真项，并结合凸泛函。由此产生的凸优化问题通过不精确交替方向乘子法与 Dykstra 投影算法的结合来求解。我们描述了一种用于平衡数据拟合与正则性的新方法，该方法全自动且允许合理的统计解释。我们在各种成像问题中研究了我们估计方法的性能。其中包括泊松纳米尺度荧光显微镜中出现的反卷积问题。
引用
@article{arxiv.1204.3748,
title = {Statistical Multiresolution Estimation for Variational Imaging: With an Application in Poisson-Biophotonics},
author = {Klaus Frick and Philipp Marnitz and Axel Munk},
journal= {arXiv preprint arXiv:1204.3748},
year = {2012}
}