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Titre original :
Introduction to Inverse Problems in Imaging
Contenu du livre :
Entièrement mise à jour et comportant plusieurs nouveaux chapitres, cette deuxième édition de Introduction to Inverse Problems in Imaging guide les étudiants de premier et deuxième cycles en physique, informatique, mathématiques et ingénierie à travers les principes des problèmes linéaires inverses, ainsi que les méthodes de leur solution approximative et leurs applications pratiques en imagerie.
Cette deuxième édition contient de nouveaux chapitres sur la régularisation préservant les bords et renforçant l'espace, ainsi que sur les méthodes du maximum de vraisemblance et la régularisation bayésienne pour les données de Poisson.
Le niveau de traitement mathématique est maintenu aussi bas que possible pour que le livre convienne à un large éventail d'étudiants de différents horizons, les lecteurs n'ayant besoin que d'une compréhension rudimentaire de l'analyse, de la géométrie, de l'algèbre linéaire, de la théorie des probabilités et de l'analyse de Fourier.
Les auteurs se sont attachés à présenter des algorithmes de résolution rapides et faciles à mettre en œuvre, et cette deuxième édition est accompagnée d'exemples numériques tout au long de l'ouvrage. Elle fournira aux lecteurs le contexte approprié nécessaire à une compréhension claire de l'essence des problèmes inverses (mal-posés et leur traitement) et, par conséquent, à une évaluation intelligente de la littérature en plein essor sur ces problèmes.
Caractéristiques principales :
⬤ Fournit une introduction accessible au sujet tout en réduisant les mathématiques au minimum.
⬤ Sujet interdisciplinaire dont la pertinence et les applications sont de plus en plus vastes.
⬤ Accompagné d'exemples numériques tout au long de l'ouvrage.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9780367470050 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Relié |
| Année de publication : | 2022 |
| Nombre de pages : | 342 |
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