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画像再構成の問題に総変動最小化を使用しようとしています。基本的に、再構成された画像の 2 つのピクセルの強度の違いにペナルティを課そうとしています。

このために|Ax-b|+ \lambda |F(X)| where F(x)= (x_i - x_i+1)^2、2 つの最も近いピクセルの差の強度にペナルティを課す 2 次関数を最小化します。

\lambdaただし、 （正則化の強さ）の値を修正する方法を決定することはできません。\lambda文献では、ラグランジュ乗数を使用したノルム正則化の場合を見つける方法を見つけました。\lambdaただし、この場合に最適な方法を見つける/策定することはできません。

誰でもそれに対処する方法について何か考えがありますか?

最適な分析形式が存在するかどうかは誰にもわかり\lambdaませんか?

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満たしたい他の制約がない限り、最適なラムダはありません。

アプリケーションによっては、単純に画像を見て、気に入ったかどうかを判断することをお勧めします。

または、パフォーマンスまたはストレージの理由で本当に圧縮したい場合は、ラムダを調整して、パフォーマンス要件を達成しながらできるだけ多くの詳細を残すか、必要に応じて少し余裕を持たせます。

于 2015-05-19T19:20:14.227 に答える
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正規化方法。彼らはコンピュータービジョンにおいて長い歴史を持っています。開始するのに適したレビュー (特に、それが提供する参照について) は次のとおりです。

http://yaroslavvb.com/papers/chen-on.pdf

于 2013-01-03T14:00:09.437 に答える