Finding Optimal Smoothnessnoperators for Inpainting with Bi-level Optimization

Tomasson, Jon Arnar

Finding Optimal Smoothnessnoperators for Inpainting with Bi-level Optimization

Tomasson, J. A. (2017). Finding Optimal Smoothnessnoperators for Inpainting with Bi-level Optimization. Master Thesis, Universität des Saarlandes, Saarbrücken.

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アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0000-7641-2 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0000-7642-1

資料種別: 学位論文

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2017_Tomasson_ MSc thesis.pdf (全文テキスト（全般）), 828KB

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Tomasson, Jon Arnar¹, 著者
Weickert, Joachim², 学位論文主査
Ochs, Peter², 監修者

所属:
1International Max Planck Research School, MPI for Informatics, Max Planck Society, Campus E1 4, 66123 Saarbrücken, DE, ou_1116551
2Externe Organisation (UdS), ou_persistent22

内容説明

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キーワード: -

要旨: Inpainting and image denoising are two problems in image processing that can be formulated as rather similar partial differential equations or PDE. In this work the effects of higher order smoothness constraints on the results of denoising and inpaintingvwere looked at. Methods from bi-level optimization were used in order to learn optimal smoothness constraints. The differences between the optimal smoothness constraints for the two problems were looked at both for a linear model and a more complex non-linear model. The results for the linear model were that inpainting favoured first order smoothness. For denoising on the other hand all of the different orders of smoothness made up a comparable part of the optimal smoothness constraint. Even with this difference the overall effect on the quality of the results was similar for both problems. For the non-linear model it was much more difficult to find a good smoothness constraint for the inpainting problem than for the denoising problem and the learned smoothness constraints looked very different.

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言語: eng - English

日付: 受理: 2017-03-22出版: 2017

出版の状態: 出版

ページ: 52 p.

出版情報: Saarbrücken : Universität des Saarlandes

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識別子（DOI, ISBNなど）: BibTex参照ID: Tomassonmaster2017

学位: 修士号 (Master)

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