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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag
Standort: ---
Exemplare: ---
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 Online-Ressource
Verfasst von:Plier, Jan [VerfasserIn]   i
 Swoboda, Paul [VerfasserIn]   i
 Petra, Stefania [VerfasserIn]   i
Titel:A novel convex relaxation for non-binary discrete tomography
Verf.angabe:Jan Kuske, Paul Swoboda, Stefania Petra
E-Jahr:2017
Jahr:18 May 2017
Umfang:12 S.
Fussnoten:Gesehen am 14.03.2018
Titel Quelle:Enthalten in: Scale Space and Variational Methods in Computer Vision
Ort Quelle:Cham : Springer, 2017
Jahr Quelle:2017
Band/Heft Quelle:(2017), Seite 235-246
ISBN Quelle:978-3-319-58771-4
Abstract:We present a novel convex relaxation and a corresponding inference algorithm for the non-binary discrete tomography problem, that is, reconstructing discrete-valued images from few linear measurements. In contrast to state of the art approaches that split the problem into a continuous reconstruction problem for the linear measurement constraints and a discrete labeling problem to enforce discrete-valued reconstructions, we propose a joint formulation that addresses both problems simultaneously, resulting in a tighter convex relaxation. For this purpose a constrained graphical model is set up and evaluated using a novel relaxation optimized by dual decomposition. We evaluate our approach experimentally and show superior solutions both mathematically (tighter relaxation) and experimentally in comparison to previously proposed relaxations.
DOI:doi:10.1007/978-3-319-58771-4_19
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Volltext ; Verlag: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-58771-4_19
 Volltext: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-58771-4_19
 DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-58771-4_19
Datenträger:Online-Ressource
Dokumenttyp:Konferenzschrift
Sprache:eng
K10plus-PPN:1571046984
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