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On the differentiability of solutions of stochastic evolution equations with respect to their initial values
In this article we study the differentiability of solutions of parabolic
semilinear stochastic evolution equations (SEEs) with respect to their initial
values. We prove that if the nonlinear drift coefficients and the nonlinear
diffusion coefficients of the considered SEEs are -times continuously
Fr\'{e}chet differentiable, then the solutions of the considered SEEs are also
-times continuously Fr\'{e}chet differentiable with respect to their initial
values. Moreover, a key contribution of this work is to establish suitable
enhanced regularity properties of the derivative processes of the considered
SEE in the sense that the dominating linear operator appearing in the SEE
smoothes the higher order derivative processes
Addressing climate vulnerability : promoting the participatory rights of indigenous peoples and women through Finnish foreign policy
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Demosaicing using nonlinear anisotropic diffusion
Introduction of a novel interpolation method for image data acquired with an image sensor with Bayer filter array. The interpolation algorithm is based on the physical principle of diffusion.EinfuÌhrung einer neuartigen Interpolationsmethode fuÌr Bilddaten die mit einem Bildsensor mit Bayer-Filter aufgenommen wurden. Der Interpolationsalgorithmus basiert auf dem physikalischen Prinzip der Diffusion
Optical analysis of high pressure diesel sprays using Image segmentation methods
Analysis and evaluation of Diesel fuel injection processes using customized image processing operations. Design and implementation of a multiphase spatiotemporal Chan-Vese segmentation algorithm.Analyse und Auswertung von Dieseltreibstoff-Injektionsprozessen unter Anwendung verschiedener Bildverarbeitungsverfahren. Entwurf und Implementierung eines mehrphasigen zeitlich-raÌumlichen Chan-Vese Segmentierungsalgorithmus zur Unterscheidung von FluÌssig- und Gasphase
Object tracking using variational optic flow methods
We propose an algorithm for tracking of objects in video sequences by computing a spatiotemporal optical flow field, based on the method of Brox et al., and the application of a spatiotemporal watershed segmentation algorithm with region merging on the previously obtained vector field.Es wird ein Algorithmus zum Verfolgen von Objekten in Videosequenzen durch die Berechnung eines zeitlich-raÌumlichen optischen Flussfeldes prĂ€sentiert, basierend auf der Methode von Brox et al., und der darauffolgenden Anwendung eines zeitlich-raÌumlichen Wasserscheiden-Segmentierungsalgorithmus mit Region Merging auf dem durch den opti- schen Fluss erhaltenen Vektorfeld
Object tracking using variational optic flow methods
We propose an algorithm for tracking of objects in video sequences by computing a spatiotemporal optical flow field, based on the method of Brox et al., and the application of a spatiotemporal watershed segmentation algorithm with region merging on the previously obtained vector field.Es wird ein Algorithmus zum Verfolgen von Objekten in Videosequenzen durch die Berechnung eines zeitlich-raÌumlichen optischen Flussfeldes prĂ€sentiert, basierend auf der Methode von Brox et al., und der darauffolgenden Anwendung eines zeitlich-raÌumlichen Wasserscheiden-Segmentierungsalgorithmus mit Region Merging auf dem durch den opti- schen Fluss erhaltenen Vektorfeld
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