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一种高效的正则化参数估计算法

解凯  吕妍昱  
【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。

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