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Compressive Imaging: Structure, Sampling, Learning
Eine genaue, robuste und schnelle Bildrekonstruktion ist eine wichtige Aufgabe in vielen wissenschaftlichen, industriellen und medizinischen Anwendungen. In den letzten zehn Jahren wurde die Bildrekonstruktion durch den Aufstieg der komprimierenden Bildgebung revolutioniert.
Sie hat die Art und Weise, wie die moderne Bildrekonstruktion durchgeführt wird, grundlegend verändert. Diese ausführliche Behandlung des Themas beginnt mit einer praktischen Einführung in die kompressive Bildgebung, die durch Beispiele und herunterladbaren Code ergänzt wird und sich an Leser richtet, die über keine umfassenden Kenntnisse auf diesem Gebiet verfügen. Anschließend werden die Kernthemen der komprimierten Bildgebung - einschließlich Compressed Sensing, Wavelets und Optimierung - in prägnanter, aber strenger Form vorgestellt, bevor die Mathematik der komprimierten Bildgebung ausführlich behandelt wird.
Der letzte Teil ist den jüngsten Trends in der komprimierten Bildgebung gewidmet: Deep Learning und neuronale Netze. Mit Blick auf das nächste Jahrzehnt der Bildgebungsforschung und unter Verwendung sowohl empirischer als auch mathematischer Erkenntnisse werden die potenziellen Vorteile und Fallstricke dieser neuesten Ansätze untersucht.
| ISBN: | 9781108421614 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Hardcover |
| Erscheinungsjahr: | 2021 |
| Seitenzahl: | 614 |
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