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图像处理的多尺度分析方法 读者对象:图像处理,计算机视觉等相关领域的研究生和科研工作者
本书系统讨论了近年来图像处理方法的新进展,主要内容包括:图像的变分多尺度分析:ROF模型和TV-L1模型、TV的几个新进展:TV-L1的多尺度分割、梯度差的正则化方法、全局稀疏梯度等;基于迭代正则化和逆尺度空间的多尺度分析:小波、曲波等X-Let及其对应的分解空间,以及利用这些分解空间的等价范数建立的各种图像逆尺度空间的推广;稀疏与低秩表示的基本理论以及基于稀疏与低秩表示的图像处理建模;基于字典学习和稀疏表示的图像建模,包括光滑字典、多尺度字典与l1松弛等;基于非局部正则化的图像建模,包括非局部平均、BM3D、方法噪声先验、非局部泛函、非局部TV与非局部逆尺度空间等;基于深度学习的图像建模,以及基于博弈框架的联合图像恢复与边缘检测方法等。
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