arXivDaily arXiv每日学术速递 周一至周五更新
北美退伍军人节(Veterans Day),12 日无更新
arXiv 1709.01616math.NAcs.NA
收藏

面向流形数据的二阶总泛化变化

Total Generalized Variation for Manifold-valued Data

University of Graz(格拉茨大学);Heidelberg Collaboratory for Image Processing, Universität Heidelberg(海德堡大学图像分析协作中心);Institute of Computational Biology, Helmholtz Zentrum München(慕尼黑亥姆霍兹中心计算生物学研究所);Department of Mathematics and Natural Sciences, Hochschule Darmstadt(达姆施塔特应用技术大学数学与自然科学系)

K. Bredies, M. Holler, M. Storath, A. Weinmann

AI总结:

本文提出面向流形数据的二阶总泛化变化正则化方法,通过公理化方法形式化其在流形设置中的合理推广,并通过两个具体实例验证公理。同时提供数值实现算法及实验结果,展示其在流形数据应用中的潜力。

摘要:

在本文中,我们引入了在离散设置中面向流形数据的二阶总泛化变化(TGV)正则化概念。我们通过公理化方法来形式化TGV在流形设置中的合理推广,并提出了两个可能的具体实例,这些实例满足所提出的公理。我们提供了合理的结论结果,并展示了这些推广在流形设置中的数值实现算法。此外,我们还提供了合成和真实数据的实验结果,进一步验证所提出的推广,并展示其在流形数据应用中的潜力。

英文摘要:

In this paper we introduce the notion of second-order total generalized variation (TGV) regularization for manifold-valued data in a discrete setting. We provide an axiomatic approach to formalize reasonable generalizations of TGV to the manifold setting and present two possible concrete instances that fulfill the proposed axioms. We provide well-posedness results and present algorithms for a numerical realization of these generalizations to the manifold setup. Further, we provide experimental results for synthetic and real data to further underpin the proposed generalization numerically and show its potential for applications with manifold-valued data.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来,可能存在错误,请以论文正文为准。

↑