Regularized Optimization Methods for Reconstruction and Modeling in Computer Graphics

Idioma: inglés

Editorial: Books On Demand Jul 2014, 2014

3735742998 / 9783735742995

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -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. 196 pp. Englisch.…

N° de ref. del artículo 9783735742995

Título
Regularized Optimization Methods for Reconstruction and Modeling in Computer Graphics
Autor
Stephan Wenger
Editorial
Books On Demand Jul 2014
Año de publicación
2014
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
3735742998
ISBN 13
9783735742995
Peso del artículo
292 gramos
Dimensiones
210x148x13 mm

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