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图像分析、随机场和动态蒙特卡罗方法

图像分析、随机场和动态蒙特卡罗方法
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作者: 著
出版社: 世界图书出版公司
1999-03
版次: 1
ISBN: 9787506238250
定价: 51.00
装帧: 平装
开本: 24开
纸张: 胶版纸
页数: 324页
正文语种: 英语
分类: 工程技术
24人买过
  • 　　ThistextisconcernedwithaprobabilisticapproachtoimageanalysisasinitiatedbyU.GRENANDER，D.andS.GEMAN，B.R.HUNTandmanyothers，anddevelopedandpopularizedbyD.andS.GEMANinapaperfrom1984.ItformallyadoptstheBayesianparadigmandthereforeisreferredtoas"BayesianImageAnalysis".
    　　Therehasbeenconsiderableandstillgrowinginterestinpriormodelsand，inparticular，indiscreteMarkovrandomfieldmethods.Whereasimageanalysisisrepletewithadhoctechniques，Bayesianimageanalysisprovidesageneralframeworkencompassingvariousproblemsfromimaging.Amongthosearesuch"classical"applicationslikerestoration，edgedetection，texturediscrimination，motionanalysisandtomographicreconstruction.Thesubjectisrapidlydevelopingandinthenearfutureislikelytodealwithhigh-levelapplicationslikeobjectrecognition.FascinatingexperimentsbyY.CHOW，U.GRENANDERandD.M.KEENAN(1987)，(1990)stronglysupportthisbelief. Introduction
    PartⅠ.BayesianImageAnalysis:Introduction
    1.TheBayesianParadigm
    1.1TheSpaceofImages
    1.2TheSpaceofObservations
    1.3PriorandPosteriorDistribution
    1.4BayesianDecisionRules
    2.CleaningDirtyPictures
    2.1DistortionofImages
    2.1.1PhysicalDigitalImagingSystems
    2.1.2PosteriorDistributions
    2.2Smoothing
    2.3PiecewiseSmoothing
    2.4BoundaryExtraction
    3.RandomFields
    3.1MarkovRandomFields
    3.2GibbsFieldsandPotentials
    3.3MoreonPotentials

    PartⅡ.TheGibbsSamplerandSimulatedAnnealing
    4.MarkovChains:LimitTheorems
    4.1Preliminaries
    4.2TheContractionCoefficient
    4.3HomogeneousMarkovChains
    4.4InhomogeneousMarkovChains
    5.SamplingandAnnealing
    5.1Sampling
    5.2SimulatedAnnealing
    5.3Discussion
    6.CoolingSchedules
    6.1TheICMAlgorithm
    6.2ExactMAPEVersusFastCooling
    6.3FiniteTimeAnnealing
    7.SamplingandAnnealingRevisited
    7.1ALawofLargeNumbersforInhomogeneousMarkovChains
    7.2AGeneralTheoresm
    7.3SamplingandAnnealingUnderConstraints

    PartⅢ.MoreonSamplingandAnnealing
    8.MetropolisAlgorithms
    9.AlternativeApproaches
    10.ParallelAlgorithms
    PartⅣ.TextureAnalysis
    11.Partitioning
    12.TextureModelsandClassification
    PartⅤ.ParameterEstimation
    13.MaximumLikelihoodEstimators
    14.SpacialMLEstimation
    PartⅥ.Supplement
    15.AGlanceatNeuralNetworks
    16.MixedAPplications

    PartⅦ.Appendix
    A.SimulationofRandomVariables
    B.ThePerron-FrobeniusTheorem
    C.ConcaveFunctions
    D.AGlobalConvergenceTheoremforDescentAlgorithms
    References
    Index
  • 内容简介:
    　　ThistextisconcernedwithaprobabilisticapproachtoimageanalysisasinitiatedbyU.GRENANDER，D.andS.GEMAN，B.R.HUNTandmanyothers，anddevelopedandpopularizedbyD.andS.GEMANinapaperfrom1984.ItformallyadoptstheBayesianparadigmandthereforeisreferredtoas"BayesianImageAnalysis".
    　　Therehasbeenconsiderableandstillgrowinginterestinpriormodelsand，inparticular，indiscreteMarkovrandomfieldmethods.Whereasimageanalysisisrepletewithadhoctechniques，Bayesianimageanalysisprovidesageneralframeworkencompassingvariousproblemsfromimaging.Amongthosearesuch"classical"applicationslikerestoration，edgedetection，texturediscrimination，motionanalysisandtomographicreconstruction.Thesubjectisrapidlydevelopingandinthenearfutureislikelytodealwithhigh-levelapplicationslikeobjectrecognition.FascinatingexperimentsbyY.CHOW，U.GRENANDERandD.M.KEENAN(1987)，(1990)stronglysupportthisbelief.
  • 目录:
    Introduction
    PartⅠ.BayesianImageAnalysis:Introduction
    1.TheBayesianParadigm
    1.1TheSpaceofImages
    1.2TheSpaceofObservations
    1.3PriorandPosteriorDistribution
    1.4BayesianDecisionRules
    2.CleaningDirtyPictures
    2.1DistortionofImages
    2.1.1PhysicalDigitalImagingSystems
    2.1.2PosteriorDistributions
    2.2Smoothing
    2.3PiecewiseSmoothing
    2.4BoundaryExtraction
    3.RandomFields
    3.1MarkovRandomFields
    3.2GibbsFieldsandPotentials
    3.3MoreonPotentials

    PartⅡ.TheGibbsSamplerandSimulatedAnnealing
    4.MarkovChains:LimitTheorems
    4.1Preliminaries
    4.2TheContractionCoefficient
    4.3HomogeneousMarkovChains
    4.4InhomogeneousMarkovChains
    5.SamplingandAnnealing
    5.1Sampling
    5.2SimulatedAnnealing
    5.3Discussion
    6.CoolingSchedules
    6.1TheICMAlgorithm
    6.2ExactMAPEVersusFastCooling
    6.3FiniteTimeAnnealing
    7.SamplingandAnnealingRevisited
    7.1ALawofLargeNumbersforInhomogeneousMarkovChains
    7.2AGeneralTheoresm
    7.3SamplingandAnnealingUnderConstraints

    PartⅢ.MoreonSamplingandAnnealing
    8.MetropolisAlgorithms
    9.AlternativeApproaches
    10.ParallelAlgorithms
    PartⅣ.TextureAnalysis
    11.Partitioning
    12.TextureModelsandClassification
    PartⅤ.ParameterEstimation
    13.MaximumLikelihoodEstimators
    14.SpacialMLEstimation
    PartⅥ.Supplement
    15.AGlanceatNeuralNetworks
    16.MixedAPplications

    PartⅦ.Appendix
    A.SimulationofRandomVariables
    B.ThePerron-FrobeniusTheorem
    C.ConcaveFunctions
    D.AGlobalConvergenceTheoremforDescentAlgorithms
    References
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