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

Institute of Signal Processing

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.

Original language	German
Title of host publication	Mustererkennung 1999
Editors	Wolfgang Förstner, Joachim M. Buhmann, Annett Faber, Petko Faber
Number of pages	9
Place of Publication	Berlin, Heidelberg
Publisher	Springer Berlin Heidelberg
Publication date	1999
Pages	111-119
ISBN (Print)	978-3-540-66381-2
ISBN (Electronic)	978-3-642-60243-6
DOIs	https://doi.org/10.1007/978-3-642-60243-6_13
Publication status	Published - 1999
Event	Mustererkennung 1999: 21. DAGM-Symposium - Bonn, Germany Duration: 15.09.1999 → 17.09.1999

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

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@inproceedings{1e1635dc49b34787b1ea472198242544,

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language = "Deutsch",

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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 (eds), Mustererkennung 1999. Informatik aktuell, Springer Berlin Heidelberg, Berlin, Heidelberg, pp. 111-119, Mustererkennung 1999: 21. DAGM-Symposium , Bonn, North Rhine-Westphalia, Germany, 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. ed. / Wolfgang Förstner; Joachim M. Buhmann; Annett Faber; Petko Faber. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1999. p. 111-119 (Informatik aktuell).

Research output: Chapters in Books/Reports/Conference Proceedings › Conference contribution › peer-review

TY - GEN

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

AU - Mayntz, Claudia

AU - Aach, Til

PY - 1999

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 -

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

Abstract

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