Globally-convergent iterative numerical schemes for non-linear variational image smoothing and segmentation on a multi-processor machine


Heers, Josef ; Schnörr, Christoph ; Stiehl, H. Siegfried


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URL: https://ub-madoc.bib.uni-mannheim.de/1838
URN: urn:nbn:de:bsz:180-madoc-18381
Dokumenttyp: Arbeitspapier
Erscheinungsjahr: 2000
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe: Manuskripte / Reihe Informatik
Ort der Veröffentlichung: Mannheim
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Sonstige - Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik
MADOC-Schriftenreihe: Veröffentlichungen der Fakultät für Mathematik und Informatik > Institut für Informatik > Technical Reports
Fachgebiet: 004 Informatik
Fachklassifikation: MSC: 68W10 68U10 ,
Normierte Schlagwörter (SWD): Paralleler Algorithmus , Nichtlineare Regelung , Segmentierung
Freie Schlagwörter (Englisch): Adaptive smoothing , variational segmentation , non-linear regularization , images and pde's , auxiliary variables , parallel numerical algorithms
Abstract: We investigate several iterative numerical schemes for nonlinear variational image smoothing and segmentation implemented in parallel. A general iterative framework subsuming these schemes is suggested for which global convergence irrespective of the starting point can be shown. We characterize various edge-preserving regulafization methods from the recent image processing literature involving auxiliary variables as special cases of this general framework. As a by-product, global convergence can be proven under conditions slightly weaker than those stated in the literature. Efficient Krylov subspace solvers for the linear parts of these schemes have been implemented on a multi-processor machine. The performance of these parallel implementations has been assessed and empirical results concerning convergence rates and speed-up factors are reported.
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