Nichtlineare Bayes-Restauration mittels eines verallgemeinerten Gauß-Markov-Modells

Claudia Mayntz; Til Aach

doi:10.1007/978-3-642-60243-6_13

Nichtlineare Bayes-Restauration mittels eines verallgemeinerten Gauß-Markov-Modells

Claudia Mayntz, Til Aach

Institut für Signalverarbeitung

Abstract

Die Restauration stark verrauschter, unscharfer Bilder ist ein sehr schwieriges, schlecht-gestelltes Problem, für das lineare Filterung keine zufriedenstellenden Lösungen liefert. Der vorliegende Beitrag beschreibt ein nichtlineares Bayes-Schätzverfahren, das auf einem verallgemeinerten Gauß-Markov-Modell basiert. Dieses Modell ermöglicht die kontrollierte Restauration scharfer Kanten, ohne explizite Kantenparameter zu erfordern und führt auf stabile MAP-Lösungen. Das resultierende Optimierungskriterium liefert eine Iterationsvorschrift, die Gauß-Seidel-artig in effizienter Weise lokal ausgewertet werden kann. Der vorgestellte Algorithmus wird auf Niedrig-Dosis-Röntgenbilder angewendet, deren Qualität durch Bewegungsunschärfe und Quantenrauschen stark beeinträchtigt ist.

Originalsprache	Deutsch
Titel	Mustererkennung 1999
Redakteure/-innen	Wolfgang Förstner, Joachim M. Buhmann, Annett Faber, Petko Faber
Seitenumfang	9
Erscheinungsort	Berlin, Heidelberg
Herausgeber (Verlag)	Springer Berlin Heidelberg
Erscheinungsdatum	1999
Seiten	111-119
ISBN (Print)	978-3-540-66381-2
ISBN (elektronisch)	978-3-642-60243-6
DOIs	https://doi.org/10.1007/978-3-642-60243-6_13
Publikationsstatus	Veröffentlicht - 1999
Veranstaltung	Mustererkennung 1999: 21. DAGM-Symposium - Bonn, Deutschland Dauer: 15.09.1999 → 17.09.1999

UN SDGs

Dieser Output leistet einen Beitrag zu folgendem(n) Ziel(en) für nachhaltige Entwicklung

SDG 9 – Industrie, Innovation und Infrastruktur

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10.1007/978-3-642-60243-6_13

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Zitieren

@inproceedings{1e1635dc49b34787b1ea472198242544,

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Mayntz, C & Aach, T 1999, Nichtlineare Bayes-Restauration mittels eines verallgemeinerten Gauß-Markov-Modells. in W Förstner, JM Buhmann, A Faber & P Faber (Hrsg.), Mustererkennung 1999. Informatik aktuell, Springer Berlin Heidelberg, Berlin, Heidelberg, S. 111-119, Mustererkennung 1999: 21. DAGM-Symposium , Bonn, Nordrhein-Westfalen, Deutschland, 15.09.99. https://doi.org/10.1007/978-3-642-60243-6_13

Nichtlineare Bayes-Restauration mittels eines verallgemeinerten Gauß-Markov-Modells. / Mayntz, Claudia; Aach, Til.
Mustererkennung 1999. Hrsg. / Wolfgang Förstner; Joachim M. Buhmann; Annett Faber; Petko Faber. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1999. S. 111-119 (Informatik aktuell).

Publikation: Kapitel in Büchern/Berichten/Konferenzbänden › Konferenzbeitrag › Begutachtung

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T1 - Nichtlineare Bayes-Restauration mittels eines verallgemeinerten Gauß-Markov-Modells

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Y1 - 1999

N2 - Die Restauration stark verrauschter, unscharfer Bilder ist ein sehr schwieriges, schlecht-gestelltes Problem, für das lineare Filterung keine zufriedenstellenden Lösungen liefert. Der vorliegende Beitrag beschreibt ein nichtlineares Bayes-Schätzverfahren, das auf einem verallgemeinerten Gauß-Markov-Modell basiert. Dieses Modell ermöglicht die kontrollierte Restauration scharfer Kanten, ohne explizite Kantenparameter zu erfordern und führt auf stabile MAP-Lösungen. Das resultierende Optimierungskriterium liefert eine Iterationsvorschrift, die Gauß-Seidel-artig in effizienter Weise lokal ausgewertet werden kann. Der vorgestellte Algorithmus wird auf Niedrig-Dosis-Röntgenbilder angewendet, deren Qualität durch Bewegungsunschärfe und Quantenrauschen stark beeinträchtigt ist.

AB - Die Restauration stark verrauschter, unscharfer Bilder ist ein sehr schwieriges, schlecht-gestelltes Problem, für das lineare Filterung keine zufriedenstellenden Lösungen liefert. Der vorliegende Beitrag beschreibt ein nichtlineares Bayes-Schätzverfahren, das auf einem verallgemeinerten Gauß-Markov-Modell basiert. Dieses Modell ermöglicht die kontrollierte Restauration scharfer Kanten, ohne explizite Kantenparameter zu erfordern und führt auf stabile MAP-Lösungen. Das resultierende Optimierungskriterium liefert eine Iterationsvorschrift, die Gauß-Seidel-artig in effizienter Weise lokal ausgewertet werden kann. Der vorgestellte Algorithmus wird auf Niedrig-Dosis-Röntgenbilder angewendet, deren Qualität durch Bewegungsunschärfe und Quantenrauschen stark beeinträchtigt ist.

UR - https://www.researchgate.net/publication/221114324_Nichtlineare_Bayes-Restauration_mittels_eines_verallgemeinerten_Gauss-Markov-Modells

U2 - 10.1007/978-3-642-60243-6_13

DO - 10.1007/978-3-642-60243-6_13

M3 - Konferenzbeitrag

SN - 978-3-540-66381-2

T3 - Informatik aktuell

SP - 111

EP - 119

BT - Mustererkennung 1999

A2 - Förstner, Wolfgang

A2 - Buhmann, Joachim M.

A2 - Faber, Annett

A2 - Faber, Petko

PB - Springer Berlin Heidelberg

CY - Berlin, Heidelberg

T2 - Mustererkennung 1999: 21. DAGM-Symposium

Y2 - 15 September 1999 through 17 September 1999

ER -