Morozov principle for Kullback-Leibler residual term and Poisson noise
Morozov principle for Kullback-Leibler residual term and Poisson noise
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Kullback-Leibler 残差项和泊松噪声的 Morozov 原理
DOI：
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发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
N. Ducros
中科院分区：
文献类型：
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作者：
B. Sixou;Tom Hohweiller;N. Ducros
本文研究了一种正则化方法在泊松噪声干扰下的反问题中的性质，该方法以Kullback-Leibler散度为数据项。根据Morozov型原理选择正则化参数。我们表明，这种方法的参数的选择是明确的。这种后验选择导致收敛的正则化方法。当源条件满足时，给出了正则化参数后验选择的收敛速度。
We study the properties of a regularization method for inverse problems corrupted by Poisson noise with Kullback-Leibler divergence as data term. The regularization parameter is chosen according to a Morozov type principle. We show that this method of choice of the parameter is well-defined. This a posteriori choice leads to a convergent regularization method. Convergences rates are obtained for this a posteriori choice of the regularization parameter when some source condition is satisfied.
泊松数据反问题的吉洪诺夫型正则化的期望收敛率
影响因子：
2.1
作者：
Werner;Hohage
通讯作者：
Hohage