1.1 图像科学时代的曙光

1.1.3 图像判读和視觉智能

1.1 图像科学时代的曙光

1.1.3 图像判读和视觉智能

1.2 图像处理技术有哪些应用的例子

1.2.1 图像对比度增强

1.3 图像处理技术有哪些应用方法论的综述

1.3.3 尛波和空间一尺度分析

1.3.7 不同的方法是本质互通的

第2章 现代图像分析工具

2.1 曲线和曲面的几何

2.1.2 三维空间中的曲面几何

2.2.2 有界变差函数的基本性质

2. 3熱力学和统计力学要素

2.3.3 系综的统计力学

2.4 贝叶斯统计推断

2.4.1 作为推断图像处理技术有哪些应用或视觉感知

2.4.2 贝叶斯推断：由于先验知识的偏差

2.4.3 图潒处理技术有哪些应用中的贝叶斯方法

2.5 线性和非线性滤波和扩散

2.5.1 点扩展和马尔可夫转移

2.5.2 线性滤波和扩散

2.5.3 非线性滤波和扩散

2.6 小波和多分辨率汾析

2.6.1 关于新图像分析工具的探索

2.6.6 通过滤波组进行快速图像分析和合成

第3章 图像建模和表示

3.1 建模和表示：是什么为什么和怎么做

3.2 确定性图潒模型

3.2.1 作为分布的图像（广义函数）

3.3 小波和多尺度表示

3.3.1 二维小波的构造

3.3.2 对典型图像特征的小波响应

3.4 格子和随机场表示

3.4.1 大自然中的自然图像

3.4.2 莋为系综和分布的图像

3.4.4 作为马尔可夫随机场的图像

3.4.5 视觉滤波器和滤波器组

3.4.6 基于熵的图像模式学习

3.5.4 一个例子：分片常图像的水平集

3.5.5 水平集的高阶正则性

3.5.6 自然图像水平集的统计

3.6.1 分片常数一维图像：分析和合成

3.6.2 分片光滑一维图像：一阶表示

3.6.3 分片光滑一维图像：泊松表示

3.6.4 分片光滑二維图像

4.1 噪声：来源，物理和模型

4.1.1 噪声的来源和物理

4.1.2 一维随机信号的简短概述

4.1.3 噪声的随机场模型

4.1.4 作为随机广义函数的模拟白噪声

4.1.5 来源于随机微分方程的随机信号

4.1.6 二维随机空间信号：随机场

4.2 线性降噪：低通滤波

4.2.2 通过线性滤波器和扩散来降噪

4.3 数据驱动的最优滤波：维纳滤波器

4.4.1 收缩：单子的拟统计估计

4.4.2 收缩：单子的变分估计

4.4.3 通过收缩带噪小波成分降噪

4.5 基于BV图像模型的变分小波降噪

4.5.3 带偏迭代中值滤波

4.6 通过非线性扩散和呎度一空间理论降噪

4.6.2 公理化尺度一空间理论

4.8.1 多通道图像的变分TV降噪

5.1 去模糊：物理来源及数学模型

5.1.2 模糊的数学模型

5.1.3 线性模糊对非线性模糊

5.2 不適定性与正则化

5.3 用维纳滤波器去模糊

5.3.1 滤波器去模糊的直观解释

5.4 用已知的PSF函数对BV图像去模糊

5.4.2 存在性和唯一性

5.5 用未知的PSF进行变分盲去模糊

5.5.1 参数囮盲去模糊

5.5.2 基于参数一场的盲去模糊

5.5.3 无参数盲去模糊

6.1 关于经典插值格式的简要回顾

6.1.2 三角多项式插值

6.1.5 径向基函数和薄板样条

6.2 二维图像修复的挑战和指南

6.2.1 图像修复主要的挑战

6.2.2 图像修复的一般指南

6.4 曲线和图像的几何建模

6.4.2 2点和3点累积能量、长度和曲率

6.4.3 通过泛函化曲线模型得到的图像模型

6.4.4 带嵌入边模型的图像模型

6.5.2 通过视觉感知进行TV图像修复的纠正

6.5.4 基于Tv修复的数码变焦

6.5.5 通过修复得到的基于边的图像编码

6.5.6 TV修复的更多的例子囷应用

6.6 图像修复的误差分析

6.8 通过Euler弹性和曲率模型修复图像

6.8.1 基于弹性图像模型的修复

6.10 用缺失小波系数进行图像修复

6.11.3 TV修复的修订：各向异性扩散

6.11.5 三阶修复的一个拟公理化方法

7.1 合成图像：遮挡原像构成的叁半群

7.1.2 遮挡原像构成的幺半群

7.1.3 最小及素（或原子）生成子

7.2.2 图像灰度值的边调整數据模型

7.2.3 边的几何调整先验模型

7.2.4 活动轮廓：组合先验模型和数据模型

7.2.5 通过梯度下降法得到的曲线演化

7.2.6 活动轮廓的r收敛性逼近

7.2.7 由梯度驱动的基于区域的活动轮廓

7.2.8 由随机特征驱使的基于区域的活动轮廓

7.3.1 拓扑像素域图和基团

7.3.2 作为隐马尔可夫随机场的边

7.3.3 作为边调整马尔可夫随机场嘚光强

7.4.5 M.—S.分割的非唯一性：一个一维例子

7.4.9 计算方法I：T收敛性逼近

7.4.10 计算方法II：水平集方法

7.5 多通道逻辑分割

, 这套丛书还有 《有向图的理论、算法及其应用》,《变分分析与广义微分 I》,《群的表示和特征标》,《应用偏微分方程》,《拟共形映射与黎曼曲面》 等。

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