Variational Methods in Imaging
Lingua: inglese
Editore: SPRINGER NATURE Okt 2008, 2008
- Rilegato
- Nuovo
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, GermaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book is devoted to the study of variational methods in imaging. The presentation is mathematically rigorous and covers a detailed treatment of the approach from an inverse problems point of view. Many numerical examples accompany the theory throughout the text.It is geared towards graduate students and researchers in applied mathematics. Researchers in the area of imaging science will also find this book appealing. It canserveas a main text in courses in image processing or as a supplemental text for courses on regularization and inverse problems at the graduate level. 320 pp. Englisch.
Codice articolo 9780387309316
- Titolo
- Variational Methods in Imaging
- Autore
- Otmar Scherzer
- Editore
- SPRINGER NATURE Okt 2008
- Anno di pubblicazione
- 2008
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0387309314
- ISBN 13
- 9780387309316
- Peso dell'articolo
- 597 grammi
- Dimensioni
- 245x162x23 mm
- Serie
- Libro 36 di 94: Applied Mathematical Sciences
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Dalla quarta di copertina
This book is devoted to the study of variational methods in imaging. The presentation is mathematically rigorous and covers a detailed treatment of the approach from an inverse problems point of view.
Key Features:
- Introduces variational methods with motivation from the deterministic, geometric, and stochastic point of view
- Bridges the gap between regularization theory in image analysis and in inverse problems
- Presents case examples in imaging to illustrate the use of variational methods e.g. denoising, thermoacoustics, computerized tomography
- Discusses link between non-convex calculus of variations, morphological analysis, and level set methods
- Analyses variational methods containing classical analysis of variational methods, modern analysis such as G-norm properties, and non-convex calculus of variations
- Uses numerical examples to enhance the theory
This book is geared towards graduate students and researchers in applied mathematics. It can serve as a main text for graduate courses in image processing and inverse problems or as a supplemental text for courses on regularization. Researchers and computer scientists in the area of imaging science will also find this book useful.
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BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
Bergisch Gladbach, Germania
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