оптимизация и регуляризация

Я пытаюсь использовать минимизацию полной вариации для проблемы реконструкции изображения. По сути, я пытаюсь наказать разные по интенсивности два пикселя в реконструированном изображении.

Для этого я минимизирую |Ax-b|+ \lambda |F(X)| where F(x)= (x_i - x_i+1)^2 — это квадратичная функция, которая штрафует разность интенсивности двух ближайших пикселей.

Однако я не могу решить, как исправить значение \lambda (сила регуляризации). В литературе я нашел способы найти \lambda для случая регуляризации нормы с использованием множителей Лагранжа. Однако я не могу найти/сформулировать метод поиска оптимального \lambda для этого случая.

Кто-нибудь знает, как с этим бороться?

Кто-нибудь знает, существует ли аналитическая форма для оптимального \lambda?


person user1943646    schedule 02.01.2013    source источник


Ответы (2)


Методы регуляризации. Они имеют долгую историю в компьютерном зрении. Хороший обзор для начала (особенно для ссылок, которые он предоставляет):

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

person Francesco Callari    schedule 03.01.2013
comment
Привет, не могли бы вы помочь в: scicomp .stackexchange.com/questions/17528/ Спасибо. - person Royi; 22.12.2014

Не существует оптимальной лямбды, если нет другого ограничения, которое вы хотите удовлетворить.

В зависимости от вашего приложения, просто взглянуть на изображения и решить, нравится ли вам то, что вы видите, может быть хорошей идеей.

Или, если вы действительно после сжатия - по соображениям производительности или хранения - настройте лямбду, чтобы оставить как можно больше деталей при достижении ваших требований к производительности, или, возможно, чтобы дать вам немного места для маневра, если это необходимо.

person Phillip Chilton Adkins    schedule 19.05.2015