3-D Shape Estimation and Image Restoration
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2006
- Rilegato
- Nuovo

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Codice articolo 18287729
- Titolo
- 3-D Shape Estimation and Image Restoration
- Autore
- Favaro Paolo
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2006
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Rilegato
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1846281768
- ISBN 13
- 9781846281761
In the areas of image processing and computer vision, there is a particular need for software that can, given an unfocused or motion-blurred image, infer the three-dimensional shape of a scene. This book describes the analytical processes that go into designing such software, delineates the options open to programmers, and presents original algorithms. Written for readers with interests in image processing and computer vision and with backgrounds in engineering, science or mathematics, this highly practical text/reference is accessible to advanced students or those with a degree that includes basic linear algebra and calculus courses.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Dalla quarta di copertina
Images contain information about the spatial properties of the scene they depict. When coupled with suitable assumptions, images can be used to infer three-dimensional information. This useful volume concentrates on motion blur and defocus, which can be exploited to infer the 3-D structure of a scene as well as its radiance properties and which in turn can be used to generate novel images with better quality.
3-D Shape Estimation and Image Restoration presents a coherent framework for the analysis and design of algorithms to estimate 3-D shape from defocused and motion blurred images, and to eliminate defocus and motion blur to yield "restored" images. It provides a collection of algorithms that are optimal with respect to the chosen model and estimation criterion.
Topics and Features include:
Comprehensive introduction to guide readers through the different areas of the topic
Basic models of image formation
Discussion of least-squares shape from defocus
Unifying defocus and motion blur
Handling multiple moving objects
Dealing with occlusions
Appendices supply the necessary background in optimization and regularization
www.eps.hw.ac.uk/~pf21/FavaroSoattoBook/downloads contains implementations of relevant algorithms, test data and demos.
Written for readers with interests in image processing and computer vision and with backgrounds in engineering, science or mathematics, this highly practical text/reference is accessible to advanced students or those with a degree that includes basic linear algebra and calculus courses. It can also be seen as a resource for practitioners looking to expand their knowledge in the subject.
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