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首页> 外文期刊>Journal of visual communication & image representation >A primal-dual method with linear mapping for a saddle point problem in image deblurring
【24h】

A primal-dual method with linear mapping for a saddle point problem in image deblurring

机译：图像去模糊中鞍点问题的线性对偶原始方法

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In this paper, a simple primal-dual method named PDL is proposed for a convex concave saddle problem and applied to total variational image deblurring. Introduction of linear mapping on proximal term relaxes convergence requirement on pairwise primal-dual stepsize. Simple proof is presented for 0(1/N) convergence rate in ergodic sense. Experiments show that performance of PDL is comparable with proximal PDHG (Zhu et al., 2010; Bonettini and Ruggiero, 2012) and PDCP (Chambolle and Pock, 2011) on Gaussian or Salt-Pepper noisy image deblurring. (C) 2016 Elsevier Inc. All rights reserved.
机译：本文针对凸凹鞍问题提出了一种称为PDL的简单对偶方法，并将其应用于总变分图像去模糊。在近端项上引入线性映射可放宽对成对的原对偶步长的收敛要求。在遍历意义上给出了0（1 / N）收敛速度的简单证明。实验表明，在高斯或Salt-Pepper噪声图像去模糊方面，PDL的性能可与近端PDHG（Zhu等，2010； Bonettini和Ruggiero，2012）和PDCP（Chambolle和Pock，2011）相媲美。 （C）2016 Elsevier Inc.保留所有权利。

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