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Anwendung meta-heuristischer Optimierungsverfahren zur Bildrestauration
Meta-heuristische Optimierungsverfahren, wie z.B. der physikalisch motivierte Simulated Annealing Algorithmus (SA), sind eine interessante Alternative für die Minimierung von hochdimensionalen reellen Funktionalen, wie sie z.B. bei der Bildrestauration häufig auftreten. Diese Verfahrensklasse erlaubt im Gegensatz zum klassischen Gradientenabstieg, der abhängig vom Startpunkt oft in lokalen (suboptimalen) Minima eines Funktionals endet, das Finden einer besseren Lösung, da diese lokalen Minima im Zuge der Optimierung auch wieder verlassen werden können.

Die Aufgabe des Hauptseminars ist es, einen Überblick über diese Verfahrensklasse zu erarbeiten (Prinzip, Varianten, Anwendungen) und dabei das SA-Verfahren selbst im Detail zu betrachten. Das SA-Verfahren ist am Beispiel der pixonenbasierten Bildrestauration zu testen.

Gegenstand der pixonenbasierten Entfaltung ist die Schätzung einer Bildlösung, die sowohl parametrische Bildelemente (Bildmodell) als auch diesen Bildelementen zugeordnete Signalbeiträge umfasst. Das SA-Verfahren ist hier alternativ zum klassischen Gradientenabstieg für die Schätzung der Bildelementeparameter des Bildmodells vorgesehen.
Conjugated gradient in 2-D
Abbildung: Conjugated gradient in 2-D
Voraussetzungen:
  • sehr gute Kenntnisse in angewandter Mathematik
  • Programmierkenntnisse in IDL, C++
Einarbeitung:
  • Prinzip Pixonenmethode und vorhandener IDL-Programmcode "pixonenbasiertes Restaurationsverfahren"

Ansprechpartner bzw. Betreuer:  Dr.-Ing. Rico Nestler, Tel.: 03677-689768-5
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