Reconstruction of wavelet coefficients using total variation minimization

Abstract : We propose a model to reconstruct wavelet coefficients using a total variation minimization algorithm. The approach is motivated by wavelet signal denoising methods, where thresholding small wavelet coefficients leads to pseudo-Gibbs artifacts. By replacing these thresholded coefficients by values minimizing the total variation, our method performs a nearly artifact free signal denoising. In this paper, we detail the algorithm based on a subgradient descent combining a projection on a linear space. The convergence of the algorithm is established and numerical experiments are reported.
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SIAM, Journal on scientific computing, 2003, 24 (5), pp.1754-1767
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Contributeur : Sylvain Durand <>
Soumis le : mercredi 16 janvier 2008 - 10:33:05
Dernière modification le : mercredi 12 octobre 2016 - 01:14:25
Document(s) archivé(s) le : mardi 13 avril 2010 - 17:54:49

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Sylvain Durand, Jacques Froment. Reconstruction of wavelet coefficients using total variation minimization. SIAM, Journal on scientific computing, 2003, 24 (5), pp.1754-1767. <hal-00204982>

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