Total Variation Minimization 2 - タンタン的思考今日はA2BCモデルを実装した．思ったよりも簡単に出来たが，パラメータはこれであってるのかな． まずはROFモデル計算のおさらい．u=f-PG(f)という写像を使って骨格画像uを計算します．PGが写像関数で，内部にpという変数を隠し持っています．だから，正確には写像を使ってpを計算します．v=λdiv(p)によって，テクスチャ画像vが得られます．そして，u=f-PG(f)=f-v=f-λdiv(p)によって，骨格画像uが得られます． さて，この計算方法をA2BCモデルに適用します．まず，u0 = v0 = 0で初期化します．次に，v1 = PG(f-u0)，u1 = f - v1 - PG(f-v1)を繰り返し計算します．ここでも先と同様にpvとpuという変数を隠し持っています．したがって，fの代わりにf-u0を代入し，pvを計算します．さらに，v1=μdiv(pv)によってテクスチャ画像
