A METHOD FOR STRUCTURED LINEAR TOTAL LEAST NORM ON BLIND DECONVOLUTION PROBLEM

Oh, Se-Young; Kwon, Sun-Joo; Yun, Jae-Heon

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자료유형: 학술저널

저자정보: Oh, Se-Young (Department of Mathematics, Chungnam National University) Kwon, Sun-Joo (Department of Mathematics, Chungnam National University) Yun, Jae-Heon (Department of Mathematics, Institute for Basic Sciences & College of Natural Sciences, Chungbuk National University)

저널정보: 한국전산응용수학회 Journal of applied mathematics & computing Journal of applied mathematics & computing 제19권 제1호

발행연도: 2005.1

수록면: 151 - 164 (14page)

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The regularized structured total least norm (RSTLN) method finds an approximate solution x and error matrix E to the overdetermined linear system (H + E)x $\approx$ b, preserving structure of H. A new separation scheme by parts of variables for the regularized structured total least norm on blind deconvolution problem is suggested. A method combining the regularized structured total least norm method with a separation by parts of variables can be obtain a better approximated solution and a smaller residual. Computational results for the practical problem with Block Toeplitz with Toeplitz Block structure show the new method ensures more efficiency on image restoration.

#Blind deconvolution #image restoration #regularized structured total least norm #residual reduction

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주요연구분야 자연과학 > 수학·통계학

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Kwon, Sun-Joo

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