Отрывок: (16) Consider the sequence of the cumulative sums: { 𝑢∗ 1 = 𝑢0 1 − λ𝛿1 𝑢∗ 2 + 𝑢∗ 1 = 𝑢0 2 + 𝑢0 1 − 𝜆𝛿2 𝑢∗ 3 + 𝑢∗ 2 + 𝑢∗ 1 = ...
Название : | A fast one dimensional total variation regularization algorithm |
Авторы/Редакторы : | Makovetskii, A. Voronin, S. Kober, V. |
Ключевые слова : | image restoration total variation denoising exact solutions |
Дата публикации : | 2017 |
Издательство : | Новая техника |
Библиографическое описание : | Makovetskii A. A fast one dimensional total variation regularization algorithm / A. Makovetskii, S. Voronin, V. Kober // Сборник трудов III международной конференции и молодежной школы «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2017) - Самара: Новая техника, 2017. - С. 689-692. |
Аннотация : | Denoising has numerous applications in communications, control, machine learning, and many other fields of engineering and science. A common way to solve the problem utilizes the total variation (TV) regularization. Many efficient numerical algorithms have been developed for solving the TV regularization problem. Condat described a fast direct algorithm to compute the processed 1D signal. In this paper, we propose a variant of the Condat’s algorithm based on the direct 1D TV regularization problem. The usage of the Condat algorithm with the taut string approach leads to a clear geometric description of the extremal function. |
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : | http://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/A-fast-one-dimensional-total-variation-regularization-algorithm-63765 |
Другие идентификаторы : | Dspace\SGAU\20170515\63765 |
Располагается в коллекциях: | Информационные технологии и нанотехнологии |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
paper 128_689-692.pdf | Основная статья | 539.38 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.