一种高效的正则化参数估计算法

摘要：

在很多超分辨率复原应用中，正则化参数是未知的。从多帧欠采样和降质图像估计正则化参数的计算代价十分昂贵。本文提出一种基于Arnoldi过程的高效率方法。它将大型稀疏系统矩阵投影到Krylov子空间上，并表达成一个小型稠密的Hessenberg矩阵。该方法利用Hessenberg矩阵简化超分辨率复原中解和残差范数计算的代价。通过计算曲率带的计算可确定Arnoldi过程的恰当迭代次数。该方法秩序只需一次Arnoldi过程分解就能确定L-曲线。

关键词： 正则化参数 参数估计 估计算法 超分辨率复原 图像估计 残差范数

作者: 解凯 吕妍昱

作者单位: 北京印刷学院信息与机电工程学院,北京 102600

会议类型: 国内会议

会议名称: 全国第19届计算机技术与应用学术会议(CACIS·2008)

会议地点: 合肥

会议语种:中文

页码: 374-378

在线出版日期: 2008-07-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）