Reconstruction using local sparsity : a novel regularization technique and an asymptotic analysis of spatial sparsity priors

Das Gebiet der inversen Probleme, wobei die Unbekannte neben ihrer örtlichen Dimension mindestens noch eine zusätzliche Dimension enthält, ist bedeutend für viele Anwendungen wie z.B. Bildgebung, Naturwissenschaften und Medizin. Es hat sich durchgesetzt dünnbesetzte Matrizen (Sparsity) als Lösungen...

Author: Heins, Pia
Further contributors: Burger, Martin (Thesis advisor)
Division/Institute:FB 10: Mathematik und Informatik
Document types:Doctoral thesis
Media types:Text
Publication date:2015
Date of publication on miami:13.02.2015
Modification date:27.07.2015
Edition statement:[Electronic ed.]
Subjects:Lokale Sparsity; Inverse Probleme; Regularisierung; Variationsmethoden; Bildgebung; Asymptotische Sparsity; Radon-Maße Local Sparsity; Inverse Problems; Compressed Sensing; Regularization Theory; Imaging; Asymptotic Sparsity; Radon Measures
DDC Subject:510: Mathematik
License:InC 1.0
Language:English
Format:PDF document
URN:urn:nbn:de:hbz:6-40359656702
Permalink:http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:hbz:6-40359656702
Digital documents:diss_heins.pdf
Year Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec
2015 0 1 5 0 0 2 1 0 1 0 0 5 15
2016 3 4 0 2 0 5 0 0 0 2 0 2 18
2017 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 2
2018 0 6 3 0 0 1 0 0 3 1 0 0 14
2019 0 0 1 1 2 0 0 0 0 0 0 0 4