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Éléments de modélisation pour l'analyse d'images: Mathématiques et Applications, cartea 33

Autor Bernard Chalmond
fr Limba Franceză Paperback – 23 noi 1999
Cet ouvrage décrit une méthodologie et un savoir-faire pour la construction effective de modèles en analyse d'images. Les tâches d'imagerie y sont le plus souvent formalisées comme des problèmes inverses solutionnés dans un cadre Bayesien. Ce livre est organisé en 3 parties. Les 2 premières décrivent les bases nécessaires aux modèles développés dans la troisième partie sous la forme d' énergie. Ces bases sont les splines et les champs aléatoires. La plupart des modèles sont issus de projets industriels auxquels l'auteur a participé en radiographie et en contrôle non déstructif: suivi de lignes 3D, traitement de dégradation en radiographie, reconstruction 3D et tomographie, mise en correspondance, apprentissage de déformations. De nombreuses illustrations graphiques accompagnent le texte montrant les performances des modèles proposés.
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Din seria Mathématiques et Applications

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Specificații

ISBN-13: 9783540665632
ISBN-10: 3540665633
Pagini: 352
Ilustrații: XVIII, 332 p. 56 ill.
Dimensiuni: 155 x 235 x 18 mm
Greutate: 0.5 kg
Ediția:2000
Editura: Springer Berlin, Heidelberg
Colecția Springer
Seria Mathématiques et Applications

Locul publicării:Berlin, Heidelberg, Germany

Public țintă

Research

Cuprins

Introduction.- A propos de modélisation.- Structure de l'ouvrage.- Modèles splines: Modèles splines non paramétriques.- Modèles splines paramétriques.- Modèles auto-associatifs.- Modèles markoviens: Aspects fondamentaux.- Estimation bayesienne.- Estimation et optimisation.- Estimation des paramètres.- Modélisation en action: Construction de modèle.- Dégradation en imagerie.- Détection d'entités filiformes.- Réconstruction et projections.- Réconstruction régularisée.- Réconstruction avec une seule vue.- Mise en correspondance.

Textul de pe ultima copertă

Cet ouvrage décrit une méthodologie et un savoir-faire pour la construction effective de modèles en analyse dímages. Les tâches dímagerie y sont le plus sourvent formalisées comme des problèmes en 3 parties. Les 2 premières décrivent les bases nécessaires aux modèles développés dans la troisième partie sous la forme d' énergie. Ces bases sont les splines (approche variationnelles, spline de régression, spline en grande dimension) et les champs aléatoires (champ Markovien, estimation paramétrique et calibration, optimisation stochastique et déterministe, champ Gaussien continu). La plupart des Modèles sont issus de projets industriels auxquels l' auteur a Participé en radiographie et en contrôle non destructif: suivi de lignes 3D, traitement de dégradation en radiographie, reconstruction 3D et tomographie, mise en correspondance, apprentissage de déformations. De nombreuses illustrations graphiques accompagnent le text montrant les performances des modèles proposés.