图像处理与分析 : 变分，PDE，小波及随机方法
《图像处理与分析 : 变分，PDE，小波及随机方法》是2011年科学出版社出版图书，作者是Tony F. Chan，Jianhong(Jackie) Shen。
图像处理与分析 : 变分，PDE，小波及随机方法基本信息
| 书 名 | 图像处理与分析 | 作 者 | Tony F. Chan，Jianhong(Jackie) Shen |
|---|---|---|---|
| 类 别 | 数学 电子与通信技术 | 译 者 | 陈文斌，程晋 |
| 出版社 | 科学出版社 | 出版时间 | 2011年6月 |
| ISBN | 9787030311993 | ||
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原书前言
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第1章 介绍
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第2章 现代图像分析工具
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第3章 图像建模和表示
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第4章 图像降噪
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第5章 图像去模糊
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第6章 图像修复
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第7章 图像分割
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参考文献
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索引
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致谢
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插图目录
图像处理与分析 : 变分，PDE，小波及随机方法造价信息
本书介绍了对于现代图像分析和处理有重要意义的一般数学、物理和统计背景，包括曲线和曲面的微分几何、有界变差函数空间、统计力学的要素及其在图像分析中的含义、贝叶斯估计理论一般框架、滤波和扩散的紧理论以及小波理论的要素，讨论了图像建模和表示的方法，包括各种确定型的图像模型、随机的Gibbs图像模型以及自由边界分割模型。
图像处理与分析 : 变分，PDE，小波及随机方法常见问题
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图像处理与分析 : 变分，PDE，小波及随机方法文献
X射线混凝土CT图像处理方法分析研究
利用最新研制加载设备结合医用CT采集了单轴静压作用下的混凝土CT纵断面图像。对常用的图像边缘提取方法和图像差值方法在混凝土CT图像处理上的应用进行了分析,发现常用方法处理结果受混凝土CT图像分辨率影响较大。基于此,提出一种基于模拟退火算法的改进Metropolis算法对混凝土CT图像进行分割并分析了裂纹在混凝土纵断面破损演化的过程。结果表明,采用的算法可以有效地对混凝土CT图像进行分割,有助于混凝土细观破裂研究。
图像处理毕业论文
摘要：本文介绍了数字图像处理与模式识别在交通的应用领域及其重要意义， 详 细阐述了利用数字图像处理及模式识别技术的原理和方法， 并在此基础上研究了 交通检测系统的算法和模型， 通过本文的研究， 初步探索了数字图像处理与模式 识别在交通检测系统中的应用途径和方法， 为以后进一步的实现基于数字图像的 交通检测系统的打下了基础 目 录 前言 ........................................................................................................................................................... 1 1交通检测系统概述 .............................................................
这是图像处理领域一本令人激动的书籍．作者从变分法、偏微分方程、小波方法及随机方法的框架下对图像处理和分析进行了深入浅出的描述和分析．
《图像处理与分析：变分、pde、小波及随机方法》可供图像处理领域的科研工作者、在图像处理领域有一定接触但缺乏数学基础的学生或者有数学训练但是未接触过图像科学的学生、对图像处理有兴趣的一般数学工作者以及对图像处理有兴趣的一般研究人员阅读．
图像处理与分析——变分，PDE，小波及随机方法
| 现代数学译丛 15 |
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| Tony F.Chan,Jianhong(Jackie) Shen 著；陈文斌,程晋 译 |
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| 科学出版社 |
2011年6月出版 |
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| 定价：88.00 |
语种：中文 |
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| 标准书号：978-7-03-031199-3 |
装帧：平装 |
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| 版本：第一版 |
开本：B5 |
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| 责任编辑：王丽平,房阳 |
字数：494千字 |
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| 读者对象：研究生以上文化程度 |
页数：392 |
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| 书类：理论专著/应用技术 |
册/包： |
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| 编辑部： 科学数理分社 |
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| 附注： |
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内容简介
本书目录
专家评论
读者评论
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这是图像处理领域一本令人激动的书籍。作者从变分法、偏微分方程、小波方法及随机方法的框架下对图像处理和分析进行了深入浅出的描述和分析。
本书首先介绍了对于现代图像分析和处理有重要意义的一般数学、物理和统计背景，包括曲线和曲面的微分几何、有界变差函数空间、统计力学的要素及其在图像分析中的含义、贝叶斯估计理论一般框架、滤波和扩散的紧理论以及小波理论的要素；同时讨论了图像建模和表示的方法，包括各种确定型的图像模型、随机的Gibbs图像模型以及自由边界分割模型。本书讨论四种最常见的图像处理任务如图像降噪、图像去模糊、图像修复或插值以及图像分割的建模和计算，这些实际的图像处理任务在统一的数学框架下能够得到完整的分析和深入的理解。
本书可供图像处理领域的科研工作者、在图像处理领域有一定接触但缺乏数学基础的学生或者有数学训练但是未接触过图像科学的学生、对图像处理有兴趣的一般数学工作者以及对图像处理有兴趣的一般研究人员阅读。
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