투사된 GSURE를 이용한 반복 축소 방법의 자동 파라미터 튜닝

선형 역문제는 신호 및 영상 처리 분야에서 매우 흔히 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 고안된 많은 알고리즘은 조정이 필요한 미지의 파라미터를 포함하고 있다. 본 연구에서는 이미지 디블러링 및 이미지 줌업을 위한 반복 축소(iterative shrinkage) 방법에서 이러한 파라미터를 최적으로 선택하는 방법에 초점을 맞춘다. 우리는 투사된 일반화 Stein 무편향 위험 추정기(projected Generalized Stein Unbiased Risk Estimator, 이하 projected GSURE)를 이용하여 알고리즘의 임계값 λ와 반복 횟수 K를 동시에 결정한다. 제안된 파라미터 선택 방식은 퇴화 연산자(degradation operator)가 ill‑posed이거나 직사각형 형태인 경우에도 적용 가능하다. 이는 기대 오류를 연산자의 열공간에 투사한 뒤 GSURE를 적용함으로써 달성된다. 또한, 반복 수행 중 파라미터를 실시간으로 조정하면서도 복원 성능을 저해하지 않는 효율적인 탐욕형(greedy) 파라미터 설정 스킴을 제안한다. 마지막으로, 기존의 파라미터 선택 방법들과의 광범위한 비교 실험을 통해 투사된 GSURE 기반 방법이 우수함을 입증한다.