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拓?fù)浼y理圖像預(yù)處理技術(shù)與應(yīng)用
最新章節(jié)：
第8章 總結(jié)與展望
本書(shū)從拓?fù)浼y理圖像的目標(biāo)特性出發(fā)，針對(duì)拓?fù)浼y理圖像包含很多拓?fù)湫螤顝?fù)雜的曲線(xiàn)邊緣等特點(diǎn)，采用Allen-Cahn模型、馬爾科夫模型、相位場(chǎng)模型、變分Mumford-Shah模型和光流場(chǎng)模型等數(shù)學(xué)工具，系統(tǒng)闡述了拓?fù)浼y理圖像的紋理曲線(xiàn)外觀建模、含噪拓?fù)浼y理圖像保邊去噪、保色彩復(fù)原、精確分割、精細(xì)修補(bǔ)和精準(zhǔn)配準(zhǔn)中的理論、方法和相應(yīng)的應(yīng)用實(shí)施算法，涵蓋了拓?fù)浼y理圖像預(yù)處理和應(yīng)用領(lǐng)域所涉及的核心內(nèi)容。
目錄(59章)
倒序
- 封面
- 版權(quán)信息
- 前言
- 第1章 緒論
- 1.1 拓?fù)浼y理圖像的定義
- 1.2 拓?fù)浼y理圖像預(yù)處理的研究?jī)?nèi)容
- 1.3 拓?fù)浼y理圖像預(yù)處理的研究現(xiàn)狀
- 1.4 目前存在的主要問(wèn)題
- 1.5 研究?jī)?nèi)容和本書(shū)結(jié)構(gòu)
- 第2章 基于Allen-Cahn模型的拓?fù)浼y理圖像去噪研究
- 2.1 圖像去噪理論
- 2.2 拓?fù)浼y理圖像的去噪方法
- 2.3 基于Allen-Cahn方程的去噪模型
- 2.4 Allen-Cahn去噪模型的水平集求解
- 2.5 提花織物紋理圖像的去噪應(yīng)用
- 2.6 小結(jié)
- 第3章 基于馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)模型的拓?fù)浼y理圖像色彩復(fù)原研究
- 3.1 彩色圖像復(fù)原理論
- 3.2 拓?fù)浼y理圖像的彩色復(fù)原方法
- 3.3 基于MRF的彩色拓?fù)浼y理圖像復(fù)原模型
- 3.4 基于線(xiàn)過(guò)程的確定性模擬退火算法
- 3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與比較
- 3.6 提花織物紋理圖像的彩色復(fù)原應(yīng)用
- 3.7 小結(jié)
- 第4章 基于Mumford-Shah模型的拓?fù)浼y理圖像分割研究
- 4.1 圖像分割的變分理論
- 4.2 變分分割模型
- 4.3 拓?fù)浼y理圖像的Mumford-Shah分割的基本思路
- 4.4 Chan-Vese的簡(jiǎn)化Mumford-Shah模型
- 4.5 Mumford-Shah泛函分割模型
- 4.6 泛函序列收斂的數(shù)值算法
- 4.7 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與比較
- 4.8 提花織物紋理圖像的Mumford-Shah分割應(yīng)用
- 4.9 小結(jié)
- 第5章 基于相位場(chǎng)模型的拓?fù)浼y理圖像分割研究
- 5.1 相位場(chǎng)模型理論
- 5.2 相位場(chǎng)模型
- 5.3 相位場(chǎng)分割模型
- 5.4 相位場(chǎng)分割模型的求解算法
- 5.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與比較
- 5.6 提花織物紋理圖像的相位場(chǎng)分割應(yīng)用
- 5.7 小結(jié)
- 第6章 基于Mumford-Shah模型的拓?fù)浼y理圖像修補(bǔ)研究
- 6.1 圖像修補(bǔ)理論
- 6.2 基于擴(kuò)散的圖像修補(bǔ)模型
- 6.3 基于總變分的圖像修補(bǔ)模型
- 6.4 Mumford-Shah模型修補(bǔ)原理
- 6.5 Mumford-Shah模型修補(bǔ)算法
- 6.6 提花織物紋理圖像的修補(bǔ)應(yīng)用
- 6.7 小結(jié)
- 第7章 基于光流場(chǎng)模型的拓?fù)浼y理圖像配準(zhǔn)研究
- 7.1 圖像配準(zhǔn)理論
- 7.2 光流場(chǎng)模型
- 7.3 拓?fù)浼y理圖像的配準(zhǔn)方法
- 7.4 基于單元分解的光流場(chǎng)配準(zhǔn)模型
- 7.5 單元分解的光流場(chǎng)圖像配準(zhǔn)算法
- 7.6 噴墨印花紋理圖像的配準(zhǔn)應(yīng)用
- 7.7 小結(jié)
- 第8章 總結(jié)與展望 更新時(shí)間：2018-12-28 16:30:42
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