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Regularized Optimization Methods for Reconstruction and Modeling in Computer Graphics - Wenger, Stephan

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        Présentation Regularized Optimization Methods For Reconstruction And Modeling In Computer Graphics Format Broché

         - Livre Informatique

        Livre Informatique - Wenger, Stephan - 01/07/2014 - Broché - Langue : Anglais

        . .

      • Auteur(s) : Wenger, Stephan
      • Editeur : Books On Demand Gmbh
      • Langue : Anglais
      • Parution : 01/07/2014
      • Format : Moyen, de 350g à 1kg
      • Nombre de pages : 196
      • Expédition : 292
      • Dimensions : 21.0 x 14.8 x 1.3
      • ISBN : 3735742998



      • Résumé :
        The field of computer graphics deals with virtual representations of the real world. These can be obtained either through reconstruction of a model from measurements, or by directly modeling a virtual object, often on a real-world example. The former is often formalized as a regularized optimization problem, in which a data term ensures consistency between model and data and a regularization term promotes solutions that have high a priori probability. In this dissertation, different reconstruction problems in computer graphics are shown to be instances of a common class of optimization problems which can be solved using a uniform algorithmic framework. Moreover, it is shown that similar optimization methods can also be used to solve data-based modeling problems, where the amount of information that can be obtained from measurements is insufficient for accurate reconstruction. As real-world examples of reconstruction problems, sparsity and group sparsity methods are presented for radio interferometric image reconstruction in static and time-dependent settings. As a modeling example, analogous approaches are investigated to automatically create volumetric models of astronomical nebulae from single images based on symmetry assumptions.

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