Vi föreslår en bilddekonvolutionsalgoritm när datan är förorenad av Poissonbrus. Bilden som ska återställas antas vara glest representerad i en lexikon över vågformer som wavelet eller curlet transformerar. Våra viktigaste bidrag är: För det första hanterar vi Poisson-bullret på rätt sätt genom att använda variansen Anscombe stabiliserande transform som leder till en icke-linjär nedbrytningsekvation med additivt Gaussiskt brus. För det andra är dekonvolutionsproblemet formulerat som en minimering av en konvex funktion med en data-fidelitet term som återspeglar bulleregenskaperna, och en icke-smooth sparsity-främjande straff över bildrepresentationskoefficienter (t.ex. l 1 -norm). En ytterligare term ingår också i funktionen för att säkerställa positiviteten i den återställda bilden. För det tredje föreslås en snabb iterativ bakåtdelningsalgoritm för att lösa minimeringsproblemet. Vi härleder existens och unika villkor för lösningen, och etablera konvergens av den iterativa algoritmen. Slutligen föreslås ett GCV-baserat urvalsförfarande för att objektivt välja legaliseringsparametern. Experimentella resultat görs för att visa de slående fördelarna med att ta hänsyn till Poissons statistik över buller. Dessa resultat tyder också på att användning av sparse-domain legalisering kan vara dragbar i många dekonvolutionsapplikationer med Poisson buller såsom astronomi och mikroskopi.
I ett nyligen verk REF, Poisson statistiska modellen förbigås till förmån för en additiv Gaussian buller modell genom användning av Anscombe varians stabilisera transform.
A proximal iteration for deconvolving Poisson noisy images using sparse representations
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing (2008) \\`a para\\^itre', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}