Variational methods for combined image and motion estimation
Diese Arbeit beschäftigt sich mit zwei Variationsmodellen zur kombinierten Bild- und Bewegungsschätzung. Der Fokus liegt dabei auf einer detaillierten Analysis und der Vorstellung eines numerischen Frameworks zur Implementierung. Die entwickelten Methoden werden in beiden Fällen auf je einem künstli...
| Verfasser: | |
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| Weitere Beteiligte: | |
| FB/Einrichtung: | FB 10: Mathematik und Informatik |
| Dokumenttypen: | Dissertation/Habilitation |
| Medientypen: | Text |
| Erscheinungsdatum: | 2015 |
| Publikation in MIAMI: | 21.07.2015 |
| Datum der letzten Änderung: | 21.07.2015 |
| Angaben zur Ausgabe: | [Electronic ed.] |
| Schlagwörter: | Bayesianische Modellierung; Bewegungskorrektur; Rekonstruktion; TV-Regularisierung; Hyperelastische Regularisierung Bayesian modeling; registration; reconstruction; TV regularization; hyperelastic regularization |
| Fachgebiet (DDC): | 510: Mathematik |
| Lizenz: | InC 1.0 |
| Sprache: | English |
| Format: | PDF-Dokument |
| URN: | urn:nbn:de:hbz:6-68299664406 |
| Permalink: | https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:hbz:6-68299664406 |
| Onlinezugriff: | diss_suhr.pdf |
Diese Arbeit beschäftigt sich mit zwei Variationsmodellen zur kombinierten Bild- und Bewegungsschätzung. Der Fokus liegt dabei auf einer detaillierten Analysis und der Vorstellung eines numerischen Frameworks zur Implementierung. Die entwickelten Methoden werden in beiden Fällen auf je einem künstlichen Datensatz mit bereits bekannten Methoden detailliert verglichen.
This thesis is concerned with two variational models for combined image and motion estimation. The focus is laid on establishing analytical results aswell as presenting a numerical framework for the implementation. Both methods are compared in detail to established methods on artificial data.