Mathematical Methods for Signal and Image Analysis and Representation
Idioma: inglés
Editorial: Springer, 2014
- Tapa blanda
- Nuevo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Mathematical Methods for Signal and Image Analysis and Representation presents the mathematical methodology for generic image analysis tasks. In the context of this book an image may be any m-dimensional empirical signal living on an n-dimensional smooth manifold (typically, but not necessarily, a subset of spacetime). The existing literature on image methodology is rather scattered and often limited to either a deterministic or a statistical point of view. In contrast, this book brings together these seemingly different points of view in order to stress their conceptual relations and formal analogies.Furthermore, it does not focus on specific applications, although some are detailed for the sake of illustration, but on the methodological frameworks on which such applications are built, making it an ideal companion for those seeking a rigorous methodological basis for specific algorithms as well as for those interested in the fundamental methodology per se.Covering many topics at the forefront of current research, including anisotropic diffusion filtering of tensor fields, this book will be of particular interest to graduate and postgraduate students and researchers in the fields of computer vision, medical imaging and visual perception.…
N° de ref. del artículo 9781447158905
- Título
- Mathematical Methods for Signal and Image Analysis and Representation
- Autor
- Laurie Davies
- Editorial
- Springer
- Año de publicación
- 2014
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1447158903
- ISBN 13
- 9781447158905
- Peso del artículo
- 505 gramos
- Dimensiones
- 235x155x19 mm
- Serie
- Libro 8 de 20: Computational Imaging and Vision
Mathematical Methods for Signal and Image Analysis and Representation presents the mathematical methodology for generic image analysis tasks. In the context of this book an image may be any m-dimensional empirical signal living on an n-dimensional smooth manifold (typically, but not necessarily, a subset of spacetime). The existing literature on image methodology is rather scattered and often limited to either a deterministic or a statistical point of view. In contrast, this book brings together these seemingly different points of view in order to stress their conceptual relations and formal analogies.
Furthermore, it does not focus on specific applications, although some are detailed for the sake of illustration, but on the methodological frameworks on which such applications are built, making it an ideal companion for those seeking a rigorous methodological basis for specific algorithms as well as for those interested in the fundamental methodology per se.
Covering many topics at the forefront of current research, including anisotropic diffusion filtering of tensor fields, this book will be of particular interest to graduate and postgraduate students and researchers in the fields of computer vision, medical imaging and visual perception.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
De la contraportada
Mathematical Methods for Signal and Image Analysis and Representation presents the mathematical methodology for generic image analysis tasks. In the context of this book an image may be any m-dimensional empirical signal living on an n-dimensional smooth manifold (typically, but not necessarily, a subset of spacetime). The existing literature on image methodology is rather scattered and often limited to either a deterministic or a statistical point of view. In contrast, this book brings together these seemingly different points of view in order to stress their conceptual relations and formal analogies.
Furthermore, it does not focus on specific applications, although some are detailed for the sake of illustration, but on the methodological frameworks on which such applications are built, making it an ideal companion for those seeking a rigorous methodological basis for specific algorithms as well as for those interested in the fundamental methodology per se.
Covering many topics at the forefront of current research, including anisotropic diffusion filtering of tensor fields, this book will be of particular interest to graduate and postgraduate students and researchers in the fields of computer vision, medical imaging and visual perception.
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