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圖像分析中的模型和逆問題

包郵 圖像分析中的模型和逆問題

作者:查蒙德
出版社:世界圖書出版公司出版時間:2014-11-01
開本: 24開 頁數: 309
讀者評分:5分1條評論
本類榜單:自然科學銷量榜
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圖像分析中的模型和逆問題 版權信息

  • ISBN:9787510070198
  • 條形碼:9787510070198 ; 978-7-5100-7019-8
  • 裝幀:一般膠版紙
  • 冊數:暫無
  • 重量:暫無
  • 所屬分類:>>

圖像分析中的模型和逆問題 本書特色

this book fulfills a need in the field of computer science research and education. it is not intended for professional mathematicians, but it undoubtedly deals with applied mathematics. most of the expectations of the topic are fulfilled: precision, exactness, completeness, and excellent references to the original historical works. however, for the sake of read-ability, many demonstrations are omitted. it is not a book on practical image processing, of which so many abound, although all that it teaches is directly concerned with image analysis and image restoration. it is the perfect resource for any advanced scientist concerned with a better un-derstanding of the theoretical models underlying the methods that have efficiently solved numerous issues in robot vision and picture processing.

圖像分析中的模型和逆問題 內容簡介

《圖像分析中的模型和逆問題》,本書是一部十分優秀的講述成像分析中的貝葉斯成像和樣條模型的教材。隨著更多數學家在新興學科數字成像數理中參與地越來越多,并且在解決復雜問題的模型建立方面扮演越來越重要的角色,做出的貢獻也日益呈現。這本書出現顯得尤為重要。本書更多地強調基于能量的模型,這些模型大多源于作者參與的機器人視野和X光線照相術,如追蹤3D線、射線圖像處理、3D重組和X線斷層攝影術、等等的工業項目。讀者對象:該書的目標讀者是想學習更多在成像處理應用的數理統計人員和想要將數學知識應用于自身研究的工程人員。

圖像分析中的模型和逆問題 目錄

foreword by henri maitreacknowledgmentslist of figuresnotation and symbols1  introduction  1.1   about modeling    1.1.1  bayesian approach    1.1.2  inverse problem    1.1.3  energy-based formulation    1.1.4  models  1.2   structure of the book  spline models2  nonparametrie spline models  2.1   definition  2.2   optimization    2.2.1  bending spline    2.2.2  spline under tension    2.2.3  robustness  2.3   bayesian interpretation  2.4   choice of regularization parameter  2.5   approximation using a surface    2.5.1  l-spline surface    2.5.2  quadratic energy    2.5.3  finite element optimization3  parametric spline models  3.1   representation on a basis of b-splines    3.1.1  approximation spline    3.1.2  construction of b-splines  3.2   extensions    3.2.1  multidimensional case    3.2.2  heteroscedasticity  3.3   high-dimensional splines    3.3.1  revealing directions    3.3.2  projection pursuit regression4  auto-associative models  4.1   analysis of multidimensional data    4.1.1  a classical approach    4.1.2  toward an alternative approach  4.2   auto-associative composite models    4.2.1  model and algorithm    4.2.2  properties  4.3   projection pursuit and spline smoothing    4.3.1  projection index    4.3.2  spline smoothing  4.4   illustrationⅱ  markov models5  fundamental aspects  5.1   definitions    5.1.1  finite markov fields    5.1.2  gibbs fields  5.2   markov-gibbs equivalence  5.3   examples    5.3.1  bending energy    5.3.2  bernoulli energy    5.3.3  gaussian energy  5.4   consistency problem6  bayesian estimation  6.1   principle  6.2   cost functions    6.2.1  cost b-hnction examples    6.2.2  calculation problems7  simulation and optimization  7.1   simulation    7.1.1  homogeneous markov chain    7.1.2  metropolis dynamic    7.1.3  simulated gibbs distribution  7.2   stochastic optimization  7.3   probabilistic aspects  7.4   deterministic optimization    7.4.1  icm algorithm    7.4.2  relaxation algorithms8  parameter estimation  8.1   complete data    8.1.1  maximum likelihood    8.1.2  maximum pseudolikelihood    8.1.3  logistic estimation  8.2   incomplete data    8.2.1  maximum likelihood    8.2.2  gibbsian em algorithm    8.2.3  bayesian calibration  ⅲ  modeling in action9  model-building  9.1   multiple spline approximation    9.1.1  choice of data and image characteristics    9.1.2  definition of the hidden field    9.1.3  building an energy  9.2   markov modeling methodology    9.2.1  details for implementation10 degradation in imaging    10.1  denoising    10.1.1 models with explicit discontinuities    10.1.2 models with implicit discontinuities    10.2  deblurring    10.2.1 a particularly ill-posed problem    10.2.2 model with implicit discontinuities    10.3  scatter    10.3.1 direct problem    10.3.2 inverse problem  10.4  sensitivity functions and image fusion    10.4.1 a restoration problem    10.4.2 transfer function estimation    10.4.3 estimation of stained transfer function11 detection of filamentary entities  11.1  valley detection principle    11.1.1 definitions    11.1.2 bayes-markov formulation  11.2  building the prior energy    11.2.1 detection term    11.2.2 regularization term  11.3  optimization  11.4  extension to the case of an image pair12 reconstruction and projections  12.1  projection model    12.1.1 transmission tomography    12.1.2 emission tomography  12.2  regularized reconstruction    12.2.1 regularization with explicit discontinuities   12.2.2 three-dimensional reconstruction  12.3  reconstruction with a single view    12.3.1 generalized cylinder    12.3.2 training the deformations    12.3.3 reconstruction in the presence of occlusion13 matching  13.1  template and hidden outline    13.1.1 rigid transformations    13.1.2 spline model of a template  13.2  elastic deformations    13.2.1 continuous random fields    13.2.2 probabilistie aspectsreferencesauthor indexsubject index 
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圖像分析中的模型和逆問題 作者簡介

Bernard Chalmond是國際知名學者,在數學和物理學界享有盛譽。本書凝聚了作者多年科研和教學成果,適用于科研工作者、高校教師和研究生。

商品評論(1條)
  • 主題:作為數學問題的圖像處理

    作為數學問題的圖像處理

    2019/6/15 16:59:38
    讀者:wty***(購買過本書)
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