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圖像復(fù)原的變分正則化建模——從整數(shù)階到分數(shù)階 版權(quán)信息
- ISBN：9787118121322
- 條形碼：9787118121322 ; 978-7-118-12132-2
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
圖像復(fù)原的變分正則化建模——從整數(shù)階到分數(shù)階 內(nèi)容簡介
圖像和信號復(fù)原是圖像處理和計算機視覺的基礎(chǔ)性問題，被廣泛應(yīng)用于探測與遙感、醫(yī)學(xué)成像、公共安全監(jiān)控等領(lǐng)域，旨在從具有光學(xué)模糊和噪聲污染等圖像中恢復(fù)清晰化圖像，其挑戰(zhàn)性在于不適定數(shù)學(xué)反問題的病態(tài)性。圖像全變差正則化理論是圖像處理的重要方法，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于圖像復(fù)原、不接近信號重建等。本書系統(tǒng)地闡述了圖像全變差正則化理論作為反問題建模的基礎(chǔ)理論、優(yōu)化技術(shù)與應(yīng)用算法，同時闡述了若干全變差正則化理論模型的新型推廣形式，包括高階方法和分數(shù)階方法。本書通過大量的應(yīng)用實例，有機地將理論和實踐結(jié)合，深入淺出介紹了模型的數(shù)學(xué)物理機理、幾何結(jié)構(gòu)與細節(jié)保持的圖像先驗建模思路以及高效求解方法。本書可以作為圖像處理和計算機視覺領(lǐng)域研究人員的專業(yè)參考書。
圖像復(fù)原的變分正則化建模——從整數(shù)階到分數(shù)階 目錄
**章圖像及信號復(fù)原概論
1.1.1連續(xù)圖像
1.1.2圖像感知與獲取
1.1.3數(shù)字圖像
1.2信號系統(tǒng)與圖像形成
1.3傅里葉變換與卷積定理
1.3.1傅里葉變換
1.3.2頻域濾波
1.3.3卷積與傅里葉變換
1.4圖像復(fù)原與圖像先驗建模
1.4.1反卷積圖像復(fù)原問題的不適定性
1.4.2圖像先驗建模
1.5本書內(nèi)容導(dǎo)讀
參考文獻
第2章圖像復(fù)原及其建模基礎(chǔ)
2.1引言
2.2圖像模糊退化建模
2.2.1圖像模糊的信號系統(tǒng)建模
2.2.2圖像退化的矩陣-向量表示
2.2.3圖像退化的頻域表示
2.2.4常用模糊模型
2.3常用噪聲建模
2.3.1加性噪聲
2.3.2非加性噪聲
2.4圖像復(fù)原的濾波方法
2.4.1逆濾波
2.4.2維納濾波
2.4.3幾何均值濾波
2.4.4約束小二乘濾波
2.5網(wǎng)像復(fù)原的正則化方法
2.5.1用像復(fù)原的廣義解分析
2.5.2截斷SVD正則化
2.5.3Tikohonov正則化
2.5.4非二次正則化
2.5.5稀疏正則化
2.5.6復(fù)合正則化
2.5.7形態(tài)成分正則化
2.6貝葉斯推斷
2.7正則化參數(shù)作用與選取方法
2.7.1正則化參數(shù)作用
2.7.2正則化參數(shù)的選取方法
2.8本章小結(jié)
參考文獻
第3章全變差及其演化:從整數(shù)階到分數(shù)階
3.1引言
3.2函數(shù)空間與廣義導(dǎo)數(shù)
3.2.1范數(shù)與內(nèi)積
3.22廣義導(dǎo)數(shù)和分布導(dǎo)數(shù)
3.3有界變差函數(shù)空間與全變差建模
3.3.1全變差與有界變差函數(shù)空間
3.3.2BV空間圖像建模與全變差正則化
3.4非局部全變差建模
3.5高階全變差建模
3.5.1二階全變差建模
3.5.2廣義全變差建模
3.6分數(shù)階全變差建模
3.6.1分數(shù)階導(dǎo)數(shù)簡介
3.6.2分數(shù)階BV空間與分數(shù)階正則化
3.7本章小結(jié)
參考文獻
第4章全變差正則化及其推廣:優(yōu)化算法
4.1引言
4.2非線性化基礎(chǔ)
4.2.1Banach空間微分學(xué)基礎(chǔ)
4.2.2泛函變分極小化
4.2.3極小化與軟閾值算子
4.3全變差正則化模型求解算法
4.3.1梯度下降算法
4.3.2Chambolle投影算法
4.3.3基于算子分裂的迭代方法
4.4全變差推廣模型優(yōu)化算法
4.4.1NLTV正則化模型優(yōu)化算法
4.4.2TGV正則化模型優(yōu)化算法
4.4.3分數(shù)階全變差模型優(yōu)化算法
4.5本章小結(jié)
參考文獻
第5章全變差正則化圖像復(fù)原:復(fù)合正則化
5.1引言
5.2全變差與Weberized全變差復(fù)合正則化乘性噪聲抑制
5.2.1乘性伽馬噪聲抑制模型
5.2.2基于TV和WeberizedTV的復(fù)合正則化的變分模型
5.2.3滯后擴散不動點迭代算法
5.2.4實驗結(jié)果與分析
5.3加權(quán)各向異性全變差與Tetrolet稀疏性復(fù)合正則化圖像復(fù)原
5.3.1Tetrolet變換.
5.3.2復(fù)合正則化圖像復(fù)原模型與算法
5.3.3實驗結(jié)果比較與分析
5.4本章小結(jié)
參考文獻
第6章全變差正則化圖像盲復(fù)原:邊緣啟發(fā)核估計
6.1引言
6.2模型的提出
6.2.1圖像分解模型作用分析
6.2.2自適應(yīng)方向梯度作用分析
6.3邊緣啟發(fā)式圖像盲去模糊算法
6.3.1算法流程總覽
6.3.2基于圖像分解的強邊緣恢復(fù)
6.3.3基于自適應(yīng)方向?qū)?shù)濾波器的模糊核估計
6.3.4快速的清晰圖像恢復(fù)
6.3.5圖像非盲去卷積
6.4實驗結(jié)果與分析
6.4.1模擬數(shù)據(jù)實驗
6.4.2真實數(shù)據(jù)實驗
6.5本章小結(jié)
參考文獻
第7章高階全變差正則化圖像復(fù)原
7.1引言
7.2高階全變差正則化乘性噪聲抑制
7.2.1模型描述
7.2.2算法描述與分析
7.2.3實驗結(jié)果比較與分析
7.3高階全變差正則化圖像復(fù)原快速算法
7.3.1模型描述
7.3.2算法描述與分析
7.3.3實驗結(jié)果比較與分析
7.4混合高階全變差正則化圖像復(fù)原
7.41模型描述
7.4.2算法描述與分析
7.4.3實驗結(jié)果比較與分析
7.5本章小結(jié)
參考文獻
第8章分數(shù)階全變差正則化圖像復(fù)原
8.1引言
8.2自適應(yīng)分數(shù)階迭代正則化模型及算法
8.2.1分數(shù)階迭代正則化模型
8.2.2算法收斂性分析
8.2.3實驗比較與分析
8.3分數(shù)階正則化重加權(quán)殘差反饋迭代算法及應(yīng)用
8.3.1重加權(quán)殘差反饋迭代算法
8.3.2圖像模糊隸屬度及參數(shù)自適應(yīng)
8.3.3RRFI方法應(yīng)用:乘性噪聲抑制
8.4泊松噪聲條件下的復(fù)合正則化模型與算法
8.4.1模型的提出
8.4.2基于ADMM方法地描述
8.4.3數(shù)值比較與分析
8.5本章小結(jié)
參考文獻
展開全部
圖像復(fù)原的變分正則化建模——從整數(shù)階到分數(shù)階 作者簡介
張軍，男，南京理工大學(xué)理學(xué)院教授，碩導(dǎo)。主要研究方向為問題驅(qū)動的圖像處理反問題數(shù)學(xué)建模理論與算法, 特別是在分數(shù)階正則化理論和方法方面取得了一系列成果。現(xiàn)為江蘇省計算數(shù)學(xué)學(xué)會理事，江蘇省運籌學(xué)會理事，中國兵工學(xué)會應(yīng)用數(shù)學(xué)專業(yè)委員會委員。 肖亮，男，南京理工大學(xué)計算機科學(xué)與工程學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師。主要研究方向：算機視覺與圖像理解(目前集中于壓縮感知技術(shù)，超分辨重建，圖像增強，圖像分割等)；光譜與光譜成像數(shù)據(jù)智能處理與系統(tǒng)應(yīng)用；虛擬現(xiàn)實與科學(xué)計算可視化；生物醫(yī)學(xué)圖像處理。 韋志輝，男，1963年11月生，博士，南京理工大學(xué)計算機學(xué)院教授、模式識別與智能系統(tǒng)學(xué)科(國家重點學(xué)科)博士生導(dǎo)師，國防科工委“511工程”學(xué)術(shù)帶頭人，校長助理。長期從事數(shù)字圖像處理、模式識別、遙感信息處理等領(lǐng)域的科研與教學(xué)。主持并完成國家863計劃項目、國家自然基金等重大科研項目二十余項，獲浙江省科技進步一等獎1項。已發(fā)表學(xué)術(shù)論文200余篇，SCI論文近60篇，已培養(yǎng)博士近20人。
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