Thomas Pock

Univ.-Prof. Dipl.-Ing. Dr.techn.

20042020
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Forschungsoutput 2004 2019

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Artikel
2019

An Optimal Control Approach to Early Stopping Variational Methods for Image Restoration

Effland, A., Kobler, E., Kunisch, K. & Pock, T., 2019, (Eingereicht) in : Journal of Mathematical Imaging and Vision.

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Joint Reconstruction and Classification of Tumor Cells and Cell Interactions in Melanoma Tissue Sections with Synthesized Training Data

Effland, A., Kobler, E., Brandenburg, A., Klatzer, T., Neuhäuser, L., Hölzel, M., Landsberg, J., Pock, T. & Rumpf, M., 2019, in : International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery.

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2018

A First-Order Primal-Dual Algorithm with Linesearch

Malitsky, Y. & Pock, T., 2018, in : SIAM Journal on Optimization. 28, 1, S. 411-432 22 S.

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A Review of Depth and Normal Fusion Algorithms

Antensteiner, D., Stolc, S. & Pock, T., 2018, in : Sensors .

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Assessment of the generalization of learned image reconstruction and the potential for transfer learning

Knoll, F., Hammernik, K., Kobler, E., Pock, T., Recht, M. P. & Sodickson, D. K., 2018, in : Magnetic resonance in medicine. 13 S.

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Real-Time Intensity-Image Reconstruction for Event Cameras Using Manifold Regularisation

Munda, G., Reinbacher, C. & Pock, T., 2018, in : International Journal of Computer Vision. 126, 12, S. 1381-1393 13 S.

Publikation: Beitrag in einer FachzeitschriftArtikelForschungBegutachtung

Variational 3D-PIV with sparse descriptors

Lasinger, K., Vogel, C., Schindler, K. & Pock, T., 10 Mai 2018, in : Measurement science & technology. 29, 6, 14 S., 064010.

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2017

Acceleration of the PDHGM on Partially Strongly Convex Functions

Valkonen, T. & Pock, T., 1 Nov 2017, in : Journal of Mathematical Imaging and Vision. 59, 3, S. 394-414 21 S.

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convexity
Convex function
Convexity
Image processing
Primal-dual Method

Eye Movements during silent and oral reading in a regular orthography: Basic characteristics and correlations with childhood cognitive abilities and adolescent reading skills

Krieber, M., Bartl-Pokorny, K. D., Pokorny, F. B., Zhang, D., Landerl, K., Körner, C., Pernkopf, F., Pock, T., Einspieler, C. & Marschik, P. B., 1 Feb 2017, in : PLoS ONE. 12, 2, 0170986.

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Aptitude
Eye movements
Eye Movements
childhood
Reading

Learning a Variational Network for Reconstruction of Accelerated MRI Data

Hammernik, K., Klatzer, T., Kobler, E., Recht, M. P., Sodickson, D. K., Pock, T. & Knoll, F., 2017, in : Magnetic resonance in medicine.

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Trainable Nonlinear Reaction Diffusion: A Flexible Framework for Fast and Effective Image Restoration

Chen, Y. & Pock, T., 1 Jun 2017, in : IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 39, 6, S. 1256-1272 17 S., 7527621.

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Image Restoration
Reaction-diffusion
Image reconstruction
Nonlinear Model
Diffusion Model
2016

End-to-End Training of Hybrid CNN-CRF Models for Stereo

Knöbelreiter, P., Reinbacher, C., Shekhovtsov, A. & Pock, T., 30 Nov 2016, in : arXiv.org e-Print archive.

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Datei
Neural networks
Linear programming
Support vector machines
Costs
Processing

Inertial proximal alternating linearized minimization (iPALM) for nonconvex and nonsmooth problems

Pock, T. & Sabach, S., 2016, in : SIAM Journal on Imaging Sciences. 9, 4, S. 1756-1787 32 S.

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Nonsmooth Function
Non-negative Matrix Factorization
Nonsmooth Optimization
Nonconvex Optimization
Deconvolution

On the ergodic convergence rates of a first-order primaldual algorithm

Pock, T. & Antonin, C., 2016, in : Mathematical programming. 159, 1, S. 253–287

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Total variation on a tree

Kolmogorov, V., Pock, T. & Rolinek, M., 3 Mai 2016, in : SIAM Journal on Imaging Sciences. 9, 2, S. 605-636 32 S.

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Total Variation
Dynamic programming
Computer vision
Image processing
Pixels
2015

A convex, lower semi-continuous approximation of euler’s elastica energy

Pock, T., Wirth, B. & Bredies, K., 2015, in : SIAM journal on mathematical analysis. 47, 1, S. 566-613

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Real-time flare detection in ground-based Ha imaging at Kanzelhöhe Observatory

Pötzi, W., Veronig, A. M., Riegler, G., Amerstorfer, U., Pock, T., Temmer, M., Polanee, W. & Baumgartner, D. J., 2015, in : Solar physics. 290, 3, S. 951-977

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Real-time flare detection in ground-based hα imaging at kanzelhhe observatory

Riegler, G. & Pock, T., 2015, in : Solar physics. 290, S. 951-977

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2014

A higher-order MRF based variational model for multiplicative noise reduction

Chen, Y., Feng, W., Ranftl, R., Qiao, H. & Pock, T., 2014, in : IEEE signal processing letters. 21, 11, S. 1370-1374

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Open Access
Datei

Insights into analysis operator learning: From patch-based sparse models to higher-order MRFs

Chen, Y., Ranftl, R. & Pock, T., 2014, in : IEEE transactions on image processing. 99, 1, S. 1060-1072

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iPiano: Inertial Proximal Algorithm for Non-Convex Optimization

Ochs, P., Chen, Y., Brox, T. & Pock, T., 2014, in : SIAM journal on imaging sciences . 7, 2, S. 1388-1419

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2011

Second Order Total Generalized Variation (TGV) for MRI

Knoll, F., Bredies, K., Pock, T. & Stollberger, R., 2011, in : Magnetic resonance in medicine. 65, S. 480-491

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2010

Aerial Computer Vision for a 3D Virtual Habitat

Leberl, F., Bischof, H., Pock, T., Irschara, A. & Kluckner, S., 2010, in : Computer. 43, 6, S. 24-31

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Fast reduction of undersampling artifacts in radial MR angiography with 3D total variation on graphics hardware

Knoll, F., Unger, M., Diwoky, C., Clason, C., Pock, T. & Stollberger, R., 2010, in : Magnetic Resonance Materials in Physics, Biology and Medicine. 23, 2, S. 103-114

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Point Clouds: Lidar versus 3D Vision

Leberl, F., Irschara, A., Pock, T., Meixner, P., Gruber, M., Scholz, S. & Wiechert, A., 2010, in : Photogrammetric engineering & remote sensing. 76, 10, S. 1123-1134

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Open Access
Datei
2009

Interactive 3D segmentation as an example for medical visual computing

Urschler, M., Scheurer, E., Bornik, A., Pock, T. & Bischof, H., 2009, in : VGI - Österreichische Zeitschrift für Vermessung & Geoinformation. 97, 3, S. 311-318

Publikation: Beitrag in einer FachzeitschriftArtikelForschung

2008

An unbiased second-order prior for high-accurancy motion estimation

Trobin, W., Pock, T., Cremers, D. & Bischof, H., 2008, in : Pattern recognition. 5096, S. 396-405

Publikation: Beitrag in einer FachzeitschriftArtikelForschungBegutachtung

2007

Algorithmic Differentiation: Application to Variational Problems in Computer Vision

Pock, T., Pock, M. & Bischof, H., 2007, in : IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. S. 1180-1193

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