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Original title:
A Convex Optimization Framework for Connectivity Constraints in Image Segmentation and 3D Reconstruction 
Translated title:
Methoden der konvexen Optimierung für topologische Nebenbedingungen in der Bildsegmentierung und 3D Rekonstruktion 
Year:
2016 
Document type:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Informatik 
Advisor:
Cremers, Daniel (Prof. Dr.) 
Referee:
Cremers, Daniel (Prof. Dr.); Freeman, William T. (Prof.) 
Language:
en 
Subject group:
DAT Datenverarbeitung, Informatik 
TUM classification:
DAT 760d; DAT 770d 
Abstract:
This thesis presents a framework for image segmentation and 3D reconstruction with topological constraints, a problem class not yet solved sufficiently by existing methods. The proposed method is specifically successful, when the object has a thin shape, e.g. when reconstructing vascular networks in medical image analysis, and for 3D reconstruction of thin structures. The constraints can be formulated as linear constraints in a convex optimization framework, which allows for a globally optimal s...    »
 
Translated abstract:
Diese Arbeit beschreibt eine einheitliche Formulierung des Problems der Bildsegmentierung und 3D Rekonstruktion mit topologischen Nebenbedingungen. Die Methode eignet sich insbesondere, wenn das Objekt eine schmale Form aufweist, z.B. Blutgefäße in der medizinischen Bildverarbeitung, oder bei der 3D Rekonstruktion von dünnen Strukturen. Die Nebenbedingungen lassen sich als lineare Nebenbedingungen in einem Ansatz der konvexen Optimierung formulieren. Dies erlaubt eine global optimale Lösung zu b...    »
 
Oral examination:
22.11.2016 
File size:
25080727 bytes 
Pages:
146 
Last change:
02.05.2017