Abstrakt. En optimal modellbaserad neural utvärderingsalgoritm och en iterativ gradientoptimeringsalgoritm som används vid bildrenovering och statistisk filtrering presenteras. Förhållandet mellan de två algoritmerna studeras. Vi visar att under symmetriskt positivt-definit tillstånd, ett tillstånd som lätt tillfredsställs i återställning och filtrering, intra-pixelsekventialbehandling (IPSP) av modellbaserad neuron utvärdering är likvärdig med den iterativa gradientoptimering algoritm. Vi visar också att även om båda metoderna ger genomförbara lösningar för snabb rumslig domänimplementering av återställnings- och filtreringstekniker, är den iterativa gradientalgoritmen i själva verket effektivare än IPSP neuronutvärderingsmetoden. Visuella exempel ges för att jämföra de två metodernas prestanda.
I REF föreslog Guan en modellbaserad Hopfield neural nätverk utvärdering och iterativ gradient optimering och statistisk filtrering.
Model-based neural evaluation and iterative gradient optimization in image restoration and statistical filtering
{'venue': 'J. Electronic Imaging', 'journal': 'J. Electronic Imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}