Skip to main content
Fachgebiete
Automobil + Motoren Bauwesen + Immobilien Business IT + Informatik Elektrotechnik + Elektronik Energie + Nachhaltigkeit Finance + Banking Management + Führung Marketing + Vertrieb Maschinenbau + Werkstoffe Versicherung + Risiko
DE
EN
Bücher
Zeitschriften
Themenseiten
Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Weitere Formate
Podcasts Webinare Technik Webinare Wirtschaft Kongresse Veranstaltungskalender Awards
Jetzt Einzelzugang starten
Zugang für Unternehmen
Referenzkunden
SLX-Digitalkonferenz: Zukunftswerkstatt 2024

Mehr Umsatz mit Top-Kontakten

Am 7. Mai erfahren Sie, wie Vertriebsteams Leadgenerierung, Leadnurturing und Leadstrategien effizient steuern können.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben
Erschienen in:
Spatio-Temporal Scale Selection in Video Data Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Performance Bounds for Cosparse Multichannel Signal Recovery via Collaborative-TV

verfasst von : Lukas Kiefer, Stefania Petra

Erschienen in: Scale Space and Variational Methods in Computer Vision

Verlag: Springer International Publishing

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

We consider a new class of regularizers called collaborative total variation (CTV) to cope with the ill-posed nature of multichannel image reconstruction. We recast our reconstruction problem in the analysis framework from compressed sensing. This allows us to derive theoretical measurement bounds that guarantee successful recovery of multichannel signals via CTV regularization. We derive new measurement bounds for two types of CTV from Gaussian measurements. These bounds are proved for multichannel signals of one and two dimensions. We compare them to empirical phase transitions of one-dimensional signals and obtain a good agreement especially when the sparsity of the analysis representation is not very small.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren
Vorheriges Kapitel Nonlinear Flows for Displacement Correction and Applications in Tomography
Nächstes Kapitel Simultaneous Reconstruction and Segmentation of CT Scans with Shadowed Data
Literatur
1.
Duran, J., Möller, M., Sbert, C., Cremers, D.: Collaborative total variation: a general framework for vectorial TV models. SIAM J. Imaging Sci. 9(1), 116–151 (2016)MathSciNetCrossRefMATH
2.
Shikhaliev, P., Fritz, S.: Photon counting spectral CT versus conventional CT: comparative evaluation for breast imaging application. Phys. Med. Biol. 56(7), 1905–1930 (2011)CrossRef
3.
Semerci, O., Hao, N., Kilmer, M., Miller, E.: Tensor-based formulation and nuclear norm regularization for multienergy computed tomography. IEEE Trans. Image Process. 23(4), 1678–1693 (2014)MathSciNetCrossRef
4.
Foucart, S., Rauhut, H.: A Mathematical Introduction to Compressive Sensing. Birkhäuser, Basel (2013)CrossRefMATH
5.
Chandrasekaran, V., Recht, B., Parrilo, P., Willsky, A.: The convex geometry of linear inverse problems. Found. Comput. Math. 12(6), 805–849 (2012)MathSciNetCrossRefMATH
6.
Kabanava, M., Rauhut, H., Zhang, H.: Robust analysis \(\ell _1\)-recovery from Gaussian measurements and total variation minimization. Eur. J. Appl. Math. 26(06), 917–929 (2015)CrossRef
7.
Amelunxen, D., Lotz, M., McCoy, M., Tropp, J.: Living on the edge: phase transitions in convex programs with random data. Inf. Inference 3(3), 224–294 (2014)MathSciNetCrossRefMATH
8.
Ahsanullah, M., Kibria, B., Shakil, M.: Normal and Student’s \(t\) Distributions and Their Applications. Atlantis Studies in Probability and Statistics. Atlantis Press, Paris (2014)CrossRefMATH
9.
10.
Chambolle, A., Pock, T.: A first-order primal-dual algorithm for convex problems with applications to imaging. J. Math. Imaging Vis. 40(1), 120–145 (2011)MathSciNetCrossRefMATH
11.
Nam, S., Davies, M.E., Elad, M., Gribonval, R.: The cosparse analysis model and algorithms. Appl. Comput. Harmon. 34(1), 30–56 (2013)MathSciNetCrossRefMATH
12.
Deniţiu, A., Petra, S., Schnörr, C., Schnörr, C.: Phase transitions and cosparse tomographic recovery of compound solid bodies from few projections. Fundam. Inform. 135(1–2), 73–102 (2014)MathSciNetMATH
Metadaten
Titel
Performance Bounds for Cosparse Multichannel Signal Recovery via Collaborative-TV
verfasst von
Lukas Kiefer
Stefania Petra
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_24