Éléments de modélisation pour l'analyse d'images

Beschreibung

Cet ouvrage décrit une méthodologie et un savoir-faire pour la construction effective de modèles en analyse dímages. Les tâches dímagerie y sont le plus sourvent formalisées comme des problèmes en 3 parties. Les 2 premières décrivent les bases nécessaires aux modèles développés dans la troisième partie sous la forme d' énergie. Ces bases sont les splines (approche variationnelles, spline de régression, spline en grande dimension) et les champs aléatoires (champ Markovien, estimation paramétrique et calibration, optimisation stochastique et déterministe, champ Gaussien continu). La plupart des Modèles sont issus de projets industriels auxquels l' auteur a Participé en radiographie et en contrôle non destructif: suivi de lignes 3D, traitement de dégradation en radiographie, reconstruction 3D et tomographie, mise en correspondance, apprentissage de déformations. De nombreuses illustrations graphiques accompagnent le text montrant les performances des modèles proposés.
Cet ouvrage décrit une méthodologie et un savoir-faire pour la construction effective de modèles en analyse d'images. Les tâches d'imagerie y sont le plus souvent formalisées comme des problèmes inverses solutionnés dans un cadre Bayesien. Ce livre est organisé en 3 parties. Les 2 premières décrivent les bases nécessaires aux modèles développés dans la troisième partie sous la forme d' énergie. Ces bases sont les splines et les champs aléatoires. La plupart des modèles sont issus de projets industriels auxquels l'auteur a participé en radiographie et en contrôle non déstructif: suivi de lignes 3D, traitement de dégradation en radiographie, reconstruction 3D et tomographie, mise en correspondance, apprentissage de déformations. De nombreuses illustrations graphiques accompagnent le texte montrant les performances des modèles proposés.

Autor*in

Bernard Chalmond

Themen in »Éléments de modélisation pour l'analyse d'images«

Problemes inverses YellowSale2006 analyse d'image approximation spline champs de Markov radiographie

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