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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag
Standort: ---
Exemplare: ---
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 Online-Ressource
Verfasst von:Zisler, Matthias [VerfasserIn]   i
 Åström, Freddie [VerfasserIn]   i
 Petra, Stefania [VerfasserIn]   i
 Schnörr, Christoph [VerfasserIn]   i
Titel:Image reconstruction by multilabel propagation
Verf.angabe:Matthias Zisler, Freddie Åström, Stefania Petra, Christoph Schnörr
Umfang:13 S.
Fussnoten:Gesehen am 14.03.2018
Titel Quelle:Enthalten in: Scale Space and Variational Methods in Computer Vision
Jahr Quelle:2017
Band/Heft Quelle:(2017), S. 247-259
ISBN Quelle:978-3-319-58771-4
Abstract:This work presents a non-convex variational approach to joint image reconstruction and labeling. Our regularization strategy, based on the KL-divergence, takes into account the smooth geometry on the space of discrete probability distributions. The proposed objective function is efficiently minimized via DC programming which amounts to solving a sequence of convex programs, with guaranteed convergence to a critical point. Each convex program is solved by a generalized primal dual algorithm. This entails the evaluation of a proximal mapping, evaluated efficiently by a fixed point iteration. We illustrate our approach on few key scenarios in discrete tomography and image deblurring.
DOI:doi:10.1007/978-3-319-58771-4_20
URL:Bitte beachten Sie: Dies ist ein Bibliographieeintrag. Ein Volltextzugriff für Mitglieder der Universität besteht hier nur, falls für die entsprechende Zeitschrift/den entsprechenden Sammelband ein Abonnement besteht oder es sich um einen OpenAccess-Titel handelt.

Verlag: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-58771-4_20
 Verlag: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-58771-4_20
 DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-58771-4_20
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
K10plus-PPN:1571047999
Verknüpfungen:→ Sammelwerk

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