Abstract-I många avbildning restaurering / upplösning förbättring program, den suddiga processen, dvs. punkt spridning funktion (PSF) av bildsystemet, är inte känd eller är känd endast inom en uppsättning parametrar. Vi uppskattar dessa polyesterstapelfibrer parametrar för denna illa placerade klass av inversa problem från rådata, tillsammans med de legalisering parametrar som krävs för att stabilisera lösningen, med hjälp av den generaliserade korsvalideringsmetoden (GCV). Vi föreslår effektiva approximationstekniker baserade på Lanczos algoritm och Gauss kvadraturteori, vilket minskar beräknings komplexiteten i GCV. Data-driven polyesterstapelfibrer och legalisering parameter uppskattning experiment med syntetiska och verkliga bildsekvenser presenteras för att visa effektiviteten och robustheten i vår metod.
Som ett urvalskriterium för legalisering parameter, den generaliserade korsvalidering har använts för bild restaurering applikationer i REF.
Efficient generalized cross-validation with applications to parametric image restoration and resolution enhancement
{'venue': 'IEEE Trans. Image Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}