Stochastic Image Reconstruction as Ground State of Hamiltonian Operators


Dejon, Alexander


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URL: http://ub-madoc.bib.uni-mannheim.de/1394
URN: urn:nbn:de:bsz:180-madoc-13941
Dokumenttyp: Dissertation
Erscheinungsjahr: 2006
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe: None
Verlag: Universität Mannheim
Gutachter: Potthoff, Jürgen
Datum der mündl. Prüfung: 8 Februar 2007
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Mathematik V (Potthoff -2020)
Fachgebiet: 510 Mathematik
Fachklassifikation: MSC: 65N22 47A75 37M05 35Q72 ,
Normierte Schlagwörter (SWD): Bildverarbeitung , Grundzustand , Hamilton-Operator , Diffusionsprozess
Freie Schlagwörter (Deutsch): Bildglättung , Kantenhervorhebung , Rauschreduktion , starke Neumann-Randbedingung
Freie Schlagwörter (Englisch): image smoothing , edge enhancement , noise reduction , strong Neumann border condition
Abstract: A new image processing method is introduced. This method (called stochastic image reconstruction) is based on a well known phenomenon from quantum theory. Accordingly every physical system with a non-degenerated ground state will reach this ground state for times growing to infinity. Moreover this behaviour is independent of the initial state of the system at the beginning. Using the stochastic image reconstruction new methods for edge enhancement, inhomogeneous image smoothing and for noise reduction are exemplarily given.
Übersetzter Titel: Stochastische Bildrekonstruktion als Grundzustand von Hamilton Operatoren (Deutsch)
Übersetzung des Abstracts: Es wird eine neue Bildverarbeitungsmethode vorgestellt. Diese Methode (als stochastische Bildrekonstruktion bezeichnet) basiert auf einem bekannten Phänomen aus der Quantentheorie. Danach erreicht jedes physikalische System dessen Grundzustand nicht-entartet ist diesen Grundzustand im Grenzwert für unbeschränkt wachsende Zeiten. Außerdem ist dieses Grenzwertverhalten unabhängig von dem Startzustand, in dem sich das System am Anfang befindet. Exemplarisch werden neue Verfahren zur Hervorhebung von Kanten, inhomogenen Bildglättung und Rauschreduktion jeweils unter Verwendung der stochastischen Bildrekonstruktion vorgestellt. (Deutsch)
Zusätzliche Informationen:




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