Gridless 2D Recovery of Lines using the Sliding Frank-Wolfe Algorithm

要約

我々は、劣化した画像におけるライン回復の課題に対処するために、Sliding Frank-Wolfe アルゴリズムを活用した新しいアプローチを提案します。
微分可能な測定モデルを使用したスパース逆問題に対する条件付き勾配法の進歩に基づいて、ぼやけたラインのデコンボリューションとスペクトログラム画像内の線形チャープのリッジ検出の領域内のライン検出タスクに合わせて調整された 2 つの異なるモデルを提案します。

要約(オリジナル)

We present a new approach leveraging the Sliding Frank–Wolfe algorithm to address the challenge of line recovery in degraded images. Building upon advances in conditional gradient methods for sparse inverse problems with differentiable measurement models, we propose two distinct models tailored for line detection tasks within the realm of blurred line deconvolution and ridge detection of linear chirps in spectrogram images.

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