ノイズの多いぼやけた画像の高速で堅牢な総変動ベースの再構築

修正された合計変動の正規化機能を使用したTikhonovの正則化は、騒々しい、ぼやけたデータから画像を回復するために使用されます。このアプローチは、ソリューションイメージに先験的な滑らかさ条件を配置しないという点で、画像処理に適しています。固定点の反復を組み合わせて、非線形性と大きな線形システムの新しい効果的な前提条件のコンジュゲート勾配反復を組み合わせた離散化された問題について、効率的なアルゴリズムが提示されます。衛星画像再構成アプリケーションには、再構築、収束結果、高速線形ソルバーとの直接的な比較が表示されます。

Tikhonov regularization with a modified total variation regularization functional is used to recover an image from noisy, blurred data. This approach is appropriate for image processing in that it does not place a priori smoothness conditions on the solution image. An efficient algorithm is presented for the discretized problem that combines a fixed point iteration to handle nonlinearity with a new, effective preconditioned conjugate gradient iteration for large linear systems. Reconstructions, convergence results, and a direct comparison with a fast linear solver are presented for a satellite image reconstruction application.