Naturliga bilder i färgrymden Y U V har observerats ha en icke-gaussisk, tung svansfördelning (sparse) när filtret appliceras på kromacitykanalen U (och motsvarande V ), där w är en viktningsfunktion konstruerad av intensitetskomponenten Y [1]. I detta papper utvecklar vi Bayesian analys av colorization problem med hjälp av filtersvaret som en legalisering term för att komma fram till en icke-konvex optimering problem. Detta problem konvexeras med hjälp av L 1-optimering som ofta ger samma resultat för glesa signaler [4]. Det observeras att L 1 optimering, i många fall, över-performerar färgiseringsalgoritm Levin et al. [5]...............................................................
Balinsky och Mohammad REF lade fram en Bayesian analys av colorization problem som konvexifieras genom att använda 1 optimering.
Colorization of natural images via L1 optimization
{'venue': '2009 Workshop on Applications of Computer Vision (WACV)', 'journal': '2009 Workshop on Applications of Computer Vision (WACV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}