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【24h】

A 'Nonconvex+Nonconvex' approach for image restoration with impulse noise removal

机译：一种“非凸+非凸”方法，用于去除脉冲噪声的图像恢复

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摘要

In this paper, we propose a new method for image restoration problems, which are degraded by impulsive noise, with nonconvex data fitting term and nonconvex regularizer.The proposed method possesses the advantages of nonconvex data fitting and nonconvex regularizer simultaneously, namely, robustness for impulsive noise and efficiency for restoring neat edge images.Further, we propose an efficient algorithm to solve the “Nonconvex+Nonconvex” structure problem via using the alternating direction minimization, and prove that the algorithm is globally convergent when the regularization parameter is known. However, the regularization parameter is unavailable in general. Thereby, we combine the algorithm with the continuation technique and modified Morozov’s discrepancy principle to get an improved algorithm in which a suitable regularization parameter can be chosen automatically. The experiments reveal the superior performances of the proposed algorithm in comparison with some existing methods.
机译：本文提出了一种新的方法，该方法具有非凸数据拟合和非凸正则化的优点，同时具有非凸数据拟合和非凸正则化的优点，即对脉冲的鲁棒性。此外，我们提出了一种有效的算法，通过使用交替方向最小化来解决“ Nonconvex + Nonconvex”结构问题，并证明了在知道正则化参数时该算法是全局收敛的。但是，一般而言，不提供正则化参数。从而，我们将该算法与延续技术相结合，并修改了Morozov的差异原理，得到了一种改进的算法，其中可以自动选择合适的正则化参数。实验表明，与现有方法相比，该算法具有优越的性能。

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