Scale-Space Properties of Nonstationary Iterative Regularization Methods


Radmoser, Esther ; Scherzer, Otmar ; Weickert, Joachim


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URL: https://ub-madoc.bib.uni-mannheim.de/2061
URN: urn:nbn:de:bsz:180-madoc-20610
Dokumenttyp: Arbeitspapier
Erscheinungsjahr: 1999
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe: Technical Report / Department for Mathematics and Computer Science, University of Mannheim
Band/Volume: 012
Ort der Veröffentlichung: Mannheim
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Sonstige - Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik
MADOC-Schriftenreihe: Veröffentlichungen der Fakultät für Mathematik und Informatik > Institut für Informatik > Technical Reports
Fachgebiet: 004 Informatik
Normierte Schlagwörter (SWD): Regularisierung , Diffusion , Skalenraum , Ljapunov-Funktion
Freie Schlagwörter (Englisch): regularization methods , diffusion filtering , scale-spaces , Lyapunov functionals
Abstract: Most scale-space concepts have been expressed as parabolic or hyperbolic partial differential equations (PDEs). In this paper we extend our work on scale-space properties of elliptic PDEs arising from regularization methods: we study linear and nonlinear regularization methods that are applied iteratively and with different regularization parameters. For these so-called nonstationary iterative regularization techniques we clarify their relations to both isotropic diffusion filters with a scalar-valued diffusivity and anisotropic diffusion filters with a diffusion tensor. We establish scale-space properties for iterative regularization methods that are in complete accordance with those for diffusion filtering. In particular, we show that nonstationary iterative regularization satisfies a causality property in terms of a maximum-minimum principle, possesses a large class of Lyapunov functionals, and converges to a constant image as the regularization parameters tend to infinity. We also establish continuous dependence of the result with respect to the sequence of regularization parameters. Numerical experiments in two and three space dimensions are presented that illustrate the scale-space behavior of regularization methods.
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