Abstract-Naturliga bilder uppvisar geometriska strukturer som är informativa om egenskaperna hos den underliggande scenen. Moderna bildbehandlingsalgoritmer respekterar sådana egenskaper genom att använda regularizers som fångar statistiken över naturliga bilder. Till exempel, den totala variationen (TV) respekterar den mycket kurtotiska fördelningen av den punktvisa lutningen genom att tillåta stora magnitud outlayers. Gradienten magnituden ensam fångar dock inte riktningen och skalan av lokala strukturer i naturliga bilder. Struktur tensor ger en mer meningsfull beskrivning av lutningsinformation eftersom den beskriver både storleken och orienteringen av bilden gradienter i ett område av varje punkt. Baserat på denna observation föreslår vi en variationsmodell för bildrekonstruktion som använder en regulariseringsfunktion anpassad till bildens lokala geometri med hjälp av dess struktur tensor. Vår metod växlar två minimering steg: 1) robust uppskattning av struktur tensor som ett semidefinit program och 2) rekonstruktion av bilden med en adaptiv regularizer definieras från denna tensor. Detta tvåstegsförfarande gör det möjligt för oss att utöka anisotropisk diffusion till konvex inställning och utveckla robusta, effektiva och lättkodade algoritmer för bilddenoisering, deblurring och komprimerad avkänning. Vår metod sträcker sig naturligt till icke-lokal legalisering, där den utnyttjar den lokala självlikheten av naturliga bilder för att förbättra icke-lokala TV- och spridningsoperatörer. Våra experiment visar en konsekvent noggrannhet förbättring jämfört med klassisk legalisering.
REF föreslog en legalisering baserad på struktur tensor för att bättre fånga den lokala geometrin av bilder.
Adaptive Regularization With the Structure Tensor
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science', 'Mathematics']}