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Journal of Mathematical Imaging and Vision (2013) -
Versions disponibles :
Fully smoothed ℓ1-TV models: Bounds for the minimizers and parameter choice
F. Baus 1, Mila Nikolova 2, Gabriele Steidl 1
(2013)

We consider a class of convex functionals that can be seen as C1 smooth approximations of the ℓ1-TV model. The minimizers of such functionals were shown to exhibit a qualitatively different behavior compared to the nonsmooth ℓ1-TV model [12]. Here we focus on the way the parameters involved in these functionals determine the features of the minimizers u*. We give explicit relationships between the minimizers and these parameters. Given an input digital image f, we prove that the error ∥u*−f∥_infty obeys b−ε ≤ ∥u*−f∥_infty ≤b where b is a constant independent of the input image. Further we can set the parameters so that ε > 0 is arbitrarily close to zero. More precisely, we exhibit explicit formulae relating the model parameters, the input image f and the values b and ε. Conversely, we can fix the parameter values so that the error ∥u*−f∥_infty satisfy some prescribed b, ε. All theoretical results are confirmed using numerical tests on natural digital images of different sizes with disparate content and quality.
1 :  University of Kaiserslautern
University of Kaiserslautern
2 :  Centre de Mathématiques et de Leurs Applications (CMLA)
CNRS : UMR8536 – École normale supérieure de Cachan - ENS Cachan
Mathématiques/Analyse numérique
Parameter estimation for smoothed ℓ1−TV model – Histogram specification – Quantisation noise – ℓ∞ error – Convex optimization – image processing
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inf_revFin.pdf(3.9 MB)

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