본 논문은 총 변화량 최소화와 같은 편 미분방정식을 기본으로 한 영상 복원에 제기된 이슈에 관련된다. 총 변화량 최소화방법과 같은 평활화 연산자의 과도한 분산과 계단화와 같은 문제점들에 대하여 특별히 연구한다. 계단화와 과도한 분산을 방지하기 위하여 대수시스템에서의 축척과 비 오목형 최소화 기법이 각각 고려된다. 더군다나 에지를 좀더 잘 보존하기 위한 다양한 제약 매개변수가 소개된다. 제안된 알고리즘이 소음제거에 있어서 효율적이고 합리적임이 수학적으로 증명되며 다양한 실험 결과가 보여진다.
This paper is concerned with simulation issues arising in the PDE-based image restoration such as the total variation minimization(TVM) and its generalizations. In particular, we study the issues of staircasing and excessive dissipation of TVM-like smoothing operators. A strategy of scaling the algebraic system and a non-convex minimization are considered respectively for anti-staircasing and anti-diffusion. Furthermore, we introduce a variable constraint parameter to better preserve image edges. The resulting algorithm has been numerically verified to be efficient and reliable in denoising. Various numerical results are shown to confirm the claim.
