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数学经典教材：成像中的变分法（影印版）（英文版）

数学经典教材：成像中的变分法（影印版）（英文版）
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作者: [奥] （Scherzer O.） 著
出版社: 世界图书出版公司
2013-03
版次: 1
ISBN: 9787510058424
定价: 59.00
装帧: 平装
开本: 24开
纸张: 胶版纸
页数: 320页
正文语种: 英语
分类: 自然科学
3 张插图图片
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  • 　　Imagmgisaninterdisciplinaryresearchareawithprofoundapplicationsinmanyareasofscience，engineering，technology，andmedicine.Themostprimitrveformofimagingisvisualin，spection，whichhasdominatedtheareabeforethetechnicalandcomputerrevolutionera.Today，computerimagingcoversvariousaspectsofdatatiltering，patternrecognition，featureextraction.，co'mputeraidedmspection，andmedicaldiagnosis.TheabovementionedareasaretreatedindifferentscientificcommunitiessuchasImagin，g，In，verseProblems，ComputerVision，SignalandImageProcessing，…，butallsharethecommonthreadofrecoveryofanobjectoroneofitsproperties. PartIFundamentalsofImagmg
    1CaseExamplesofImaging
    1.1Denoising
    1.2ChoppingandNodding
    1.3ImageInpainting
    1.4X-ray-BasedComputerizedTomography
    1.5ThermoacousticComputerzedTomography
    1.6SchlierenTomography
    2ImageandNoiseModels
    2.1BasicConceptsofStatistics
    2.2Digitzed（Discrete）Images
    2.3NoiseModels
    2.4PriorsforImages
    2.5MaximumAPosterioriEstimation
    2.6MAPRstimationforNoisyImages

    PartIIRegularization
    3VariationalR,egularzationMethodsfortheSolutionofInverseProblems
    3.1QuadraticTikhonovR;egularizationinHilbertSpaces
    3.2VariationalR,egularizationMethodsinBanachSpaces
    3.3RegularizationwithSparsityConstraints
    3.4LinearInverseProblemswithConvexConstraints
    3.5SchlierenTomography.
    3.6FurtherLiteratureonRegularizationMethodsforInverseProblems
    4ConvexRegularizationMethodsforDenoising
    4.1TheNumber
    4.2CharacterizationofMinimizers
    4.3One-dimensionalResults
    4.4TautStringAlgorithm
    4.5Mumford-ShahRegularization
    4.6RecentTopicsonDenoisingwithVariationalMethods
    5VariationalCalculusforNon-convexR,egularization
    5.1DirectMethods
    5.2RelaxationonSobolevSpaces
    5.3RelaxationonBV
    5.4ApplicationsinNon-convexRegularization
    5.5One-dimensionalResults
    5.6Examples
    6Serru-groupTheoryandScaleSpaces
    6.1LinearSemi-groupTheory
    6.2Non-linearSemi-groupsinHilbertSpaces
    6.3Non-IinearSemi-groupsinBanachSpaces
    6.4AxiomaticApproachtoScaleSpaces
    6.5EvolutionbyNon-convexEnergyFunctionals
    6.6Enhancing
    7InverseScaleSpaces
    7.1IterativeTikhonovRegularization
    7.2IterativeRegularizationwithBregmanDistances
    7.3RecentTopicsonEvolutionaryEquationsforInverseProblems

    PartIIIMathematicalFoundations
    8FunctionalAnalysis
    8.1GeneralTopology
    8.2LocallyConvexSpaces
    8.3BoundedLinearOperatorsandFunctionals
    8.4LinearOperatorsinHilbertSpaces
    8.5WeakandWeakTopologies
    8.6SpacesofDifferentiableFunctions
    9WeaklyDifferentiableFunctions
    9.1MeasureandIntegrationTheory
    9.2DistributionsandDistributionalDerivatives
    9.3GeometricalPropertiesofFunctionsandDomains
    9.4SobolevSpaces
    10ConvexAnalysisandCalculusofVariations
    References
    Nomenclature
    Index
  • 内容简介:
    　　Imagmgisaninterdisciplinaryresearchareawithprofoundapplicationsinmanyareasofscience，engineering，technology，andmedicine.Themostprimitrveformofimagingisvisualin，spection，whichhasdominatedtheareabeforethetechnicalandcomputerrevolutionera.Today，computerimagingcoversvariousaspectsofdatatiltering，patternrecognition，featureextraction.，co'mputeraidedmspection，andmedicaldiagnosis.TheabovementionedareasaretreatedindifferentscientificcommunitiessuchasImagin，g，In，verseProblems，ComputerVision，SignalandImageProcessing，…，butallsharethecommonthreadofrecoveryofanobjectoroneofitsproperties.
  • 目录:
    PartIFundamentalsofImagmg
    1CaseExamplesofImaging
    1.1Denoising
    1.2ChoppingandNodding
    1.3ImageInpainting
    1.4X-ray-BasedComputerizedTomography
    1.5ThermoacousticComputerzedTomography
    1.6SchlierenTomography
    2ImageandNoiseModels
    2.1BasicConceptsofStatistics
    2.2Digitzed（Discrete）Images
    2.3NoiseModels
    2.4PriorsforImages
    2.5MaximumAPosterioriEstimation
    2.6MAPRstimationforNoisyImages

    PartIIRegularization
    3VariationalR,egularzationMethodsfortheSolutionofInverseProblems
    3.1QuadraticTikhonovR;egularizationinHilbertSpaces
    3.2VariationalR,egularizationMethodsinBanachSpaces
    3.3RegularizationwithSparsityConstraints
    3.4LinearInverseProblemswithConvexConstraints
    3.5SchlierenTomography.
    3.6FurtherLiteratureonRegularizationMethodsforInverseProblems
    4ConvexRegularizationMethodsforDenoising
    4.1TheNumber
    4.2CharacterizationofMinimizers
    4.3One-dimensionalResults
    4.4TautStringAlgorithm
    4.5Mumford-ShahRegularization
    4.6RecentTopicsonDenoisingwithVariationalMethods
    5VariationalCalculusforNon-convexR,egularization
    5.1DirectMethods
    5.2RelaxationonSobolevSpaces
    5.3RelaxationonBV
    5.4ApplicationsinNon-convexRegularization
    5.5One-dimensionalResults
    5.6Examples
    6Serru-groupTheoryandScaleSpaces
    6.1LinearSemi-groupTheory
    6.2Non-linearSemi-groupsinHilbertSpaces
    6.3Non-IinearSemi-groupsinBanachSpaces
    6.4AxiomaticApproachtoScaleSpaces
    6.5EvolutionbyNon-convexEnergyFunctionals
    6.6Enhancing
    7InverseScaleSpaces
    7.1IterativeTikhonovRegularization
    7.2IterativeRegularizationwithBregmanDistances
    7.3RecentTopicsonEvolutionaryEquationsforInverseProblems

    PartIIIMathematicalFoundations
    8FunctionalAnalysis
    8.1GeneralTopology
    8.2LocallyConvexSpaces
    8.3BoundedLinearOperatorsandFunctionals
    8.4LinearOperatorsinHilbertSpaces
    8.5WeakandWeakTopologies
    8.6SpacesofDifferentiableFunctions
    9WeaklyDifferentiableFunctions
    9.1MeasureandIntegrationTheory
    9.2DistributionsandDistributionalDerivatives
    9.3GeometricalPropertiesofFunctionsandDomains
    9.4SobolevSpaces
    10ConvexAnalysisandCalculusofVariations
    References
    Nomenclature
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