Abstract-Image restaurering är en av de mest grundläggande frågorna inom bildvetenskap. Total variation (TV) legalisering används ofta i bild restaurering problem för dess förmåga att bevara kanter. I litteraturen är den dock också känd för att producera trappliknande artefakter. Vanligtvis är den höga ordningen total variation (HTV) regularizer ett bra alternativ utom dess överslätande egendom. I detta arbete studerar vi ett minimeringsproblem där målet inkluderar en vanlig l2 data-fidelity term och en överlappande grupp gleshet total variation regularizer som kan undvika trappeffekt och tillåta kanter bevara i den återställda bilden. Vi föreslog också en snabb algoritm för att lösa motsvarande minimeringsproblem och jämföra vår metod med de toppmoderna TV-baserade metoderna och HTV-baserad metod. De numeriska experimenten visar hur effektiv och ändamålsenlig den föreslagna metoden är när det gäller PPNR, relativt fel och datortid.
Liu m.fl. REF presenteras för att använda en vanlig l 2 data-fidelity term och en överlappande grupp sparty TV regularizer för att undvika trappeffekten.
Image Restoration using Total Variation with Overlapping Group Sparsity
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}