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Introduction to Inverse Problems in Imaging
Diese zweite Auflage von Introduction to Inverse Problems in Imaging wurde vollständig aktualisiert und enthält mehrere neue Kapitel. Sie führt fortgeschrittene Studenten und Absolventen der Physik, Informatik, Mathematik und des Ingenieurwesens durch die Prinzipien linearer inverser Probleme sowie durch Methoden zu deren näherungsweiser Lösung und deren praktische Anwendungen in der Bildgebung.
Diese zweite Auflage enthält neue Kapitel über kantenerhaltende und sparsamkeitsverstärkende Regularisierung sowie über Maximum-Likelihood-Methoden und Bayes'sche Regularisierung für Poisson-Daten.
Das Niveau der mathematischen Behandlung ist so niedrig wie möglich gehalten, um das Buch für ein breites Spektrum von Studenten mit unterschiedlichem Hintergrund geeignet zu machen, wobei die Leser nur ein rudimentäres Verständnis von Analyse, Geometrie, linearer Algebra, Wahrscheinlichkeitstheorie und Fourier-Analyse benötigen.
Die Autoren konzentrieren sich darauf, leicht implementierbare und schnelle Lösungsalgorithmen zu präsentieren, und diese zweite Auflage wird durchgehend von numerischen Beispielen begleitet. Sie wird den Lesern den entsprechenden Hintergrund vermitteln, der für ein klares Verständnis des Wesens inverser Probleme (Unzulänglichkeiten und ihre Lösung) und folglich für eine intelligente Bewertung der rasch wachsenden Literatur zu diesen Problemen erforderlich ist.
Key features:
⬤ Bietet eine zugängliche Einführung in das Thema, wobei die Mathematik auf ein Minimum reduziert wird.
⬤ Interdisziplinäres Thema mit wachsender Relevanz und weitreichenden Anwendungen.
⬤ Durchgehend mit numerischen Beispielen versehen.
| ISBN: | 9780367470050 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Hardcover |
| Erscheinungsjahr: | 2022 |
| Seitenzahl: | 342 |
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