Inertial Alternating Generalized Forward-Backward Splitting for Image Colorization

Abstract : In this paper, we propose a novel accelerated alternating optimization scheme to solve block-biconvex nonsmooth problems whose objectives can be split into smooth (separable) regularizers and simple coupling terms. The proposed method performs a Bregman distance based generalization of the well-known forward-backward splitting for each block, along with an inertial strategy which aims at getting empirical acceleration. We discuss the theoretical convergence of the proposed scheme and provide numerical experiments on image colorization.
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Journal of Mathematical Imaging and Vision, Springer Verlag, 2019
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Contributeur : Pauline Tan <>
Soumis le : mardi 15 mai 2018 - 14:38:23
Dernière modification le : jeudi 14 mars 2019 - 01:11:04
Document(s) archivé(s) le : mardi 25 septembre 2018 - 16:15:47

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Pauline Tan, Fabien Pierre, Mila Nikolova. Inertial Alternating Generalized Forward-Backward Splitting for Image Colorization. Journal of Mathematical Imaging and Vision, Springer Verlag, 2019. 〈hal-01792432〉

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