Regularization by Denoising for Inverse Problems in Imaging
| dc.contributor.author | Kravchuk, Oleg | |
| dc.contributor.author | Kriukova, Galyna | |
| dc.date.accessioned | 2023-04-03T06:53:19Z | |
| dc.date.available | 2023-04-03T06:53:19Z | |
| dc.date.issued | 2022 | |
| dc.description | У цій роботі розглянуто узагальнену схему регуляризації обернених задач, де апріорне знання про гладкість розв’язку дано за допомогою деякого самоспряженого оператора в просторі розв’язків. Розглянуто постановку задачі, коли окрім основної оберненої задачі визначено додаткову задачу, в якій шуканий розв’язок є правою частиною рівняння. Таким чином, для регуляризації основної оберненої задачі використовується додаткова обернена задача, яка приносить до початкової задачі інформацію про гладкість розв’язку. Така постановка задачі дає можливість використовувати оператори високої складності для регуляризації обернених задач, що є нагальною потребою в сучасних задачах машинного навчання, зокрема, в задачах обробки зображень. В роботі досліджено похибку апроксимації розв’язку початкової задачі за допомогою додаткової задачі. | k_UA |
| dc.description.abstract | In this work, a generalized scheme of regularization of inverse problems is considered, where a priori knowledge about the smoothness of the solution is given by means of some self-adjoint operator in the solution space. The formulation of the problem is considered, namely, in addition to the main inverse problem, an additional problem is defined, in which the solution is the right-hand side of the equation. Thus, for the regularization of the main inverse problem, an additional inverse problem is used, which brings information about the smoothness of the solution to the initial problem. This formulation of the problem makes it possible to use operators of high complexity for regularization of inverse problems, which is an urgent need in modern machine learning problems, in particular, in image processing problems. The paper examines the approximation error of the solution of the initial problem using an additional problem. | en_US |
| dc.identifier.citation | Kravchuk, O. Regularization by Denoising for Inverse Problems in Imaging / O. Kravchuk, G. Kriukova // Могилянський математичний журнал. - 2022. - Т. 5. - С. 57-61. - https://doi.org/10.18523/2617-70805202257-61 | k_UA |
| dc.identifier.issn | 2617-7080 | |
| dc.identifier.issn | 2663-0648 | |
| dc.identifier.uri | https://doi.org/10.18523/2617-70805202257-61 | |
| dc.identifier.uri | https://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/24882 | |
| dc.language.iso | en | |
| dc.relation.source | Могилянський математичний журнал | k_UA |
| dc.status | first published | en_US |
| dc.subject | inverse problems | en_US |
| dc.subject | article | en_US |
| dc.subject | обернені задачі | en_US |
| dc.title | Regularization by Denoising for Inverse Problems in Imaging | en_US |
| dc.title.alternative | Регуляризація за допомогою видалення шуму в обернених задачах обробки зображень | uk_UA |
| dc.type | Article | en_US |
Files
Original bundle
1 - 1 of 1
Loading...
- Name:
- Kravchuk_Kriukova_Regularization_by_Denoising_for_Inverse_Problems_in_Imaging.pdf
- Size:
- 106.42 KB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
License bundle
1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
- Name:
- license.txt
- Size:
- 1.71 KB
- Format:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Description: