Image Processing and Jump Regression Analysis
Lingua: inglese
Editore: John Wiley and Sons Ltd, 2005
- Prima edizione
- Rilegato
- Nuovo

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Addresses connections and differences between jump regression analysis and image processing, with the goal of establishing better communication among research groups in the two areas of statistics. This book discusses procedures that are easy to use, simple to compute, and have proven statistical theory behind them. Series: Wiley Series in Probability and Statistics. Num Pages: 344 pages, Illustrations. BIC Classification: PB; TJ. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 240 x 163 x 21. Weight in Grams: 608. . 2005. 1st Edition. Hardcover. . . . .
Codice articolo V9780471420996
- Titolo
- Image Processing and Jump Regression Analysis
- Autore
- Peihua Qiu
- Editore
- John Wiley and Sons Ltd
- Anno di pubblicazione
- 2005
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Rilegato
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0471420999
- ISBN 13
- 9780471420996
- Edizione
- prima edizione
Recent statistical tools developed to estimate jump curves and surfaces have broad applications, specifically in the area of image processing. Often, significant differences in technical terminologies make communication between the disciplines of image processing and jump regression analysis difficult. In easy-to-understand language, Image Processing and Jump Regression Analysis builds a bridge between the worlds of computer graphics and statistics by addressing both the connections and the differences between these two disciplines. The author provides a systematic analysis of the methodology behind nonparametric jump regression analysis by outlining procedures that are easy to use, simple to compute, and have proven statistical theory behind them.
Key topics include:
- Conventional smoothing procedures
- Estimation of jump regression curves
- Estimation of jump location curves of regression surfaces
- Jump-preserving surface reconstruction based on local smoothing
- Edge detection in image processing
- Edge-preserving image restoration
With mathematical proofs kept to a minimum, this book is uniquely accessible to a broad readership. It may be used as a primary text in nonparametric regression analysis and image processing as well as a reference guide for academicians and industry professionals focused on image processing or curve/surface estimation.
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