Die Arbeit beschäftigt sich mit diskreten und kontinuierlichen Funktionalen zur Bildverbesserung. Sie werden mit Hilfe von Gamma-Konvergenzbetrachtungen in Verbindung gesetzt. Die auftretenden Limes-Modelle stellen sich als Verallgemeinerung des Mumford-Shah-Modells heraus. Für diese Modelle werden für unterschiedliche Teilräume von BV-Funktionen Existenzaussagen vorgestellt und es wird aufgezeigt, wie ein graduated non-convexity Algorithmus konstruiert werden kann. Ferner wird auf Verbindungen zu Graph-Cuts und Markov Random Fields eingegangen.      «

Die Arbeit beschäftigt sich mit diskreten und kontinuierlichen Funktionalen zur Bildverbesserung. Sie werden mit Hilfe von Gamma-Konvergenzbetrachtungen in Verbindung gesetzt. Die auftretenden Limes-Modelle stellen sich als Verallgemeinerung des Mumford-Shah-Modells heraus. Für diese Modelle werden für unterschiedliche Teilräume von BV-Funktionen Existenzaussagen vorgestellt und es wird aufgezeigt, wie ein graduated non-convexity Algorithmus konstruiert werden kann. Ferner wird auf Verbindungen...     »