Variational Methods in Imaging
Lingua: inglese
Editore: Springer New York, 2010
- Brossura
- Nuovo
Da: moluna, Greven, Germaniamoluna
Venditore AbeBooks dal 9 luglio 2020
Condizione: Nuovo
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Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Introduces variational methods with motivation from the deterministic, geometric and stochastic point of viewPresents case examples in imaging to illustrate the use of variational methods e.g. denoising, thermoacoustics, computerized tomography.
Codice articolo 4172697
- Titolo
- Variational Methods in Imaging
- Autore
- Otmar Scherzer|Markus Grasmair|Harald Grossauer|Markus Haltmeier|Frank Lenzen
- Editore
- Springer New York
- Anno di pubblicazione
- 2010
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Brossura
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1441921664
- ISBN 13
- 9781441921666
- Serie
- Libro 36 di 94: Applied Mathematical Sciences
This book focuses on variational methods in imaging science. Many numerical examples accompany the theory throughout the text. This systematic presentation includes additional material and images available on the website. 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 can serve as a main text in courses in image processing or as a supplemental text for courses on regularization and inverse problems at the graduate level.
"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.
"Descrizione articolo" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
moluna
Greven, Germania
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