학술논문
PRECONDITIONED GL-CGLS METHOD USING REGULARIZATION PARAMETERS CHOSEN FROM THE GLOBAL GENERALIZED CROSS VALIDATION
이용수 2
- 영문명
- 발행기관
- 충청수학회
- 저자명
- SeYoung Oh SunJoo Kwon
- 간행물 정보
- 『Journal of the Chungcheong Mathematical Society』Volume 27, No. 4, 675~688쪽, 전체 14쪽
- 주제분류
- 자연과학 > 자연과학일반
- 파일형태
- 발행일자
- 2014.11.30
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국문 초록
영문 초록
In this paper, we present an e±cient way to deter- mine a suitable value of the regularization parameter using the
global generalized cross validation and analyze the experimental results from preconditioned global conjugate gradient linear least squares(Gl-CGLS) method in solving image deblurring problems.
Preconditioned Gl-CGLS solves general linear systems with multi-ple right-hand sides. It has been shown in [10] that this method can be e？？ectively applied to image deblurring problems. The regulariza-
tion parameter, chosen from the global generalized cross validation, with preconditioned Gl-CGLS method can give better reconstruc-tions of the true image than other parameters considered in this study.
목차
1. Introduction
2. Review of GCV
3. Extension to the global GCV
4. Numerical experiments
키워드
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