Robust Optimization and Regularization in Image Deblurring
Publish Year: 1388
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 405
متن کامل این Paper منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل Paper (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICIORS03_127
تاریخ نمایه سازی: 17 آبان 1396
Abstract:
Least squares problems frequently arise in image deblurring. SVD and TSVD are the classical methods to solve this problem. However, when the coefficient matrix is ill-conditioned, these methods might lead to meaningless solutions. We show that the robust counterpart of the least squares problem is in the form of second order cone program which is solvable efficiently using interior point methods and leads to better solution. Then we consider a new regularized version of the least squares problem which is in the form of a constrained quadratic problem. We considered an unconstrained version of it using the penalty approach and show that the unconstrained problem result to better solutions comparedto the existing algorithms.
Keywords:
Authors
F. Mehrdoust
Islamic Azad University. Fouman Branch,
M. Salahi
Department of Mathematics, University of Guilan,
M. Ghamgosar
Environmental research institute. ACECR, Guilan Branch,