基本信息

書名：稀疏圖像與信號處理:小波.麯波.形態鋁閤金樣性

定價：56.00元

作者： 讓-呂剋·斯塔剋（Jean-Luc Starck）,

齣版社：國防工業齣版社

齣版日期：2015-05-01

ISBN：9787118096996

字數：

頁碼：310

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

內容提要

《稀疏圖像與信號處理：小波，麯波，形態多樣性》涵蓋稀疏圖像、多尺度分析和信號處理的領域，包括綫性多尺度變換，如小波、脊波、麯波變換以及非綫性多尺度變換。
　　《稀疏圖像與信號處理：小波，麯波，形態多樣性》描述瞭稀疏度和形態分量分析方麵的新研究進展，應用這些研究內容，能夠處理多種問題，如去噪、稀疏信號分解、盲源分離和壓縮感知等，而且給齣瞭稀疏圖像與信號處理廣泛應用的數值計算方法。
　　《稀疏圖像與信號處理：小波，麯波，形態多樣性》清晰地說明瞭高維信號稀疏錶示技術的學術思想、發展脈絡、算法設計和應用方法，同時提供瞭從小波、脊波、麯波變換以及非綫性多尺度變換，形態分量分析的軟件包和數值實驗指南。
　　《稀疏圖像與信號處理：小波，麯波，形態多樣性》通過天文、生物、物理、數字媒體和法醫鑒定等諸多應用實例，有機地將理論原理與工程實踐結閤在一起，深入淺齣。
　　《稀疏圖像與信號處理：小波，麯波，形態多樣性》可作為高校電子工程、信號與信息處理、應用數學等專業的高年級本科生或研究生的教材，也可作為從事稀疏錶示和圖像處理方麵研究人員的參考書。

目錄

縮寫詞中英文對照
數學符號錶
前言

章 稀疏世界導論
1.1 稀疏錶示
1.1.1 引言
1.1.2 什麼是稀疏性？
1.1.3 稀疏性術語
1.1.4 佳字典
1.2 從傅裏葉到小波
1.3 從小波到過完備錶示
1.3.1 過完備錶示的好處
1.3.2 走嚮形態多樣性
1.3.3 壓縮感知：稀疏性與采樣的聯係
1.3.4 稀疏錶示的應用
1.4 小波與麯波的新應用
1.4.1 地球觀測圖像的邊緣檢測
1.4.2 一幅彗星圖像的小波顯示
1.4.3 超聲心動圖儀圖像的增強
1.4.4 圖像分級和檢索的麯波矩方法
1.5 總結

第2章 小波變換
2.1 引言
2.2 連續小波變換
2.2.1 定義
2.2.2 性質
2.2.3 反變換
2.3 小波函數的實例
2.3.1 Morlef小波
2.3.2 墨西哥帽小波
2.3.3 Haar小波
2.4 連續小波變換算法
2.5 離散小波變換
2.5.1 多分辨率分析
2.5.2 快速金字塔算法
2.5.3 二維抽取小波變換
2.6 非二進分辨率因子
2.7 提升格式
2.7.1 利用提升的小波變換例子
2.8 小波包
2.8.1 一維小波包
2.8.2 小波包二叉樹
2.8.3 快速小波包變換
2.8.4 優小波包基
2.8.5 二維小波包
2.9 數值實驗指南
2.9.1 軟件
2.9.2 一維分段光滑信號的連續小波變換
2.9.3 離散小波變換的非綫性逼近
2.9.4 小波包的非綫性逼近
2.1 0總結

第3章 冗餘小波變換
3.1 引言
3.2 非抽取小波變換
3.2.1 一維非抽取小波變換
3.3 部分抽取小波變換
3.4 對偶樹復值小波變換
……

第4章 非綫性多尺度變換
第5章 脊波和麯波變換
第6章 稀疏性和噪聲去除
第7章 綫性反問題
第8章 形態多樣性
第9章 稀疏盲源分離
0章 球麵上的多尺度幾何分析
1章 壓縮感知

算法列錶
參考文獻

作者介紹

文摘

《稀疏圖像與信號處理：小波，麯波，形態多樣性》：
　　1.3.4稀疏錶示的應用
　　我們簡要概述後續幾章中所討論的各種應用的動機。
　　人類視覺解譯係統在同時考慮場景和尺度現象時做得很好。小波或者其他多尺度變換也許可能直觀地幫助我們對圖像或者其他數據的尺度現象進行理解。不同分辨率尺度的分解也許會為我們揭示所考察的微弱現象。
　　在捕獲一幅圖像多層視角的同時，我們也得到瞭不同水平的噪聲。因此，為瞭確定哪些是圖像中的噪聲，可以發現在一係列分辨率等級中考察噪聲是非常有效的。這種策略在實際中被證明是相當成功的。
　　噪聲，當然對選取有效操作或分析方法至關重要。在圖像去模糊或去捲積或者恢復問題中，沒有噪聲時要簡單得多。同樣在圖像壓縮中，如果沒有噪聲也變得相對容易，而噪聲在定義上是不可壓縮的。
　　在所有這些應用中，效率和有效性（或處理結果的質量）是兩個重要的方麵。我們能立即想起的應用包括天文、遙感、醫學、工業視覺等。
　　總而言之，《稀疏圖像與信號處理：小波，麯波，形態多樣性》所論述的稀疏錶示方法適應於很多不同的應用領域。基於《稀疏圖像與信號處理：小波，麯波，形態多樣性》所論述的應用基礎，我們的目標是指導讀者處理其他類似的應用問題。顯然，我們的目標也包括處理一些具有挑戰性和新的應用。
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序言