A generalized simulated annealing approach to image reconstruction
Autor: | Robini, M. |
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Přispěvatelé: | Imagerie et modélisation Vasculaires, Thoraciques et Cérébrales (MOTIVATE), Centre de Recherche en Acquisition et Traitement de l'Image pour la Santé (CREATIS), Université Jean Monnet [Saint-Étienne] (UJM)-Hospices Civils de Lyon (HCL)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université Jean Monnet [Saint-Étienne] (UJM)-Hospices Civils de Lyon (HCL)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM) |
Jazyk: | angličtina |
Rok vydání: | 2012 |
Předmět: | |
Zdroj: | 6th SIAM conf. on Imaging Science 6th SIAM conf. on Imaging Science, May 2012, Philadelphia, United States |
Popis: | It is common pratice to speed-up simulated annealing by allowing the cost function and/or the candidate-solution generation mechanism to vary with temperature. We de- rive simple sufficient conditions for the global convergence of such generalized simulated annealing algorithms. These conditions are surprisingly weak; in particular, they do not involve the variations of the cost function with tempera-ture. We show that our results can be successfully applied to image reconstruction problems involving challenging optimization tasks. |
Databáze: | OpenAIRE |
Externí odkaz: |