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Erschienen in:
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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Image Reconstruction by Multilabel Propagation

verfasst von : Matthias Zisler, Freddie Åström, Stefania Petra, Christoph Schnörr

Erschienen in: Scale Space and Variational Methods in Computer Vision

Verlag: Springer International Publishing

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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.

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Metadaten
Titel
Image Reconstruction by Multilabel Propagation
verfasst von
Matthias Zisler
Freddie Åström
Stefania Petra
Christoph Schnörr
Copyright-Jahr
2017
Buch
Scale Space and Variational Methods in Computer Vision

Print ISBN: 978-3-319-58770-7

Electronic ISBN: 978-3-319-58771-4

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-58771-4_20