
Die Arbeit präsentiert einen Ansatz zur Lösung von Poisson-Inversen-Problemen in einem off-the-grid Regularisierungsrahmen. Dabei wird die Kullback-Leibler-Divergenz als Datenfidelität mit der Gesamtvariation als Regularisierung kombiniert, um eine präzise Modellierung des Poisson-Rauschens zu ermöglichen.


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Effiziente Verarbeitung und Analyse von Poisson-Rauschen in Bildgebungsdaten mit off-the-grid Regularisierung
