Un método de división hacia adelante-atrás inercial para resolver problemas de inclusión variacional modificada y su aplicación
Autores: Sombut, Kamonrat; Sitthithakerngkiet, Kanokwan; Arunchai, Areerat; Seangwattana, Thidaporn
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Un método de división hacia adelante-atrás inercial para resolver problemas de inclusión variacional modificada y su aplicación
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Método propuesto
División inercial hacia adelante-atrás
Método de Cholamjiak
Khuangsatung
Método de Kangtunyakarn
Restauración de imagen
Relación señal-ruido
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 27
Citaciones: Sin citaciones
En este documento, proponemos un método de división hacia adelante-atrás inercial para resolver el problema de inclusión variacional modificado. El concepto del método propuesto se basa en el método de Cholamjiak. y el método de Khuangsatung y Kangtunyakarn. La técnica inercial de Cholamjiak se utiliza en el método propuesto para aumentar la aceleración. Además, demostramos que el método propuesto converge fuertemente bajo condiciones apropiadas y aplicamos el método propuesto para resolver el problema de restauración de imágenes donde las imágenes han sido sometidas a varios procesos de oscurecimiento. En nuestro ejemplo, utilizamos el método propuesto y el método de Khuangsatung y Kangtunyakarn para restaurar dos imágenes médicas. Para comparar la calidad de imagen, también evaluamos la relación señal-ruido (SNR) del método propuesto con la del método de Khuangsatung y Kangtunyakarn.
Descripción
En este documento, proponemos un método de división hacia adelante-atrás inercial para resolver el problema de inclusión variacional modificado. El concepto del método propuesto se basa en el método de Cholamjiak. y el método de Khuangsatung y Kangtunyakarn. La técnica inercial de Cholamjiak se utiliza en el método propuesto para aumentar la aceleración. Además, demostramos que el método propuesto converge fuertemente bajo condiciones apropiadas y aplicamos el método propuesto para resolver el problema de restauración de imágenes donde las imágenes han sido sometidas a varios procesos de oscurecimiento. En nuestro ejemplo, utilizamos el método propuesto y el método de Khuangsatung y Kangtunyakarn para restaurar dos imágenes médicas. Para comparar la calidad de imagen, también evaluamos la relación señal-ruido (SNR) del método propuesto con la del método de Khuangsatung y Kangtunyakarn.