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  Efficient Filter Flow for Space-Variant Multiframe Blind Deconvolution

Hirsch, M., Sra, S., Schölkopf, B., & Harmeling, S. (2010). Efficient Filter Flow for Space-Variant Multiframe Blind Deconvolution. In Twenty-Third IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2010) (pp. 607-614). Piscataway, NJ, USA: IEEE.

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Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Hirsch, M1, Autor           
Sra, S1, Autor           
Schölkopf, B1, Autor           
Harmeling, S1, Autor           
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: Ultimately being motivated by facilitating space-variant blind deconvolution, we present a class of linear transformations, that are expressive enough for space-variant filters, but at the same time especially designed for efficient matrix-vector-multiplications. Successful results on astronomical imaging through atmospheric turbulences and on noisy magnetic resonance images of constantly moving objects demonstrate the practical significance of our approach.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2010-06
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: ISBN: 978-1-424-47029-7
URI: http://cvl.umiacs.umd.edu/conferences/cvpr2010/
DOI: 10.1109/CVPR.2010.5540158
BibTex Citekey: 6335
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: Twenty-Third IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2010)
Veranstaltungsort: San Francisco, CA, USA
Start-/Enddatum: -

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Twenty-Third IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2010)
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Piscataway, NJ, USA : IEEE
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 607 - 614 Identifikator: -