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德洛斯·雷耶斯，J.C。；舍利布，C.-B。；T·瓦尔科宁。

高阶全变分调节模型的双层参数学习。 （英语） Zbl 1425.94010号

数学杂志。成像视觉。 57，第1号，1-25（2017）.
摘要：我们考虑了一种用于高阶全变分图像重建模型中参数学习的双层优化方法。除了在双层学习中自然使用的最小二乘成本函数外，我们还提出并分析了一种基于Huber正则化电视半形式的替代成本。验证了解算子的可微性，导出了一个一阶最优性系统。基于伴随信息，提出了一种用于双层问题数值求解的拟牛顿/半光滑牛顿组合算法。通过数值实验证明了该方法的适用性以及新代价函数的改进性能。借助于双层优化框架，还对（mathrm{TGV}^2）和（mathrm{ICTV}）进行了详细的比较，显示了这两种正则化器的优缺点，这取决于处理图像的结构及其噪声水平。

引用于1审查
引用于41文件

MSC公司：

94A08型 信息与通信理论中的图像处理（压缩、重建等）
68平方英寸10 图像处理的计算方法

关键词：

双层优化；总变差调节器；图像质量测量

软件：

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\textit{J.C.De los Reyes}等人，J.Math。成像视觉。57，第1号，1-25（2017；Zbl 1425.94010）
全文： 内政部 arXiv公司

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