Прямые и обратные задачи восстановления изображений, спектроскопии и томографии с MatLab

-30%

Описание и характеристики

В книге изложено применение аппарата интегральных уравнений (ИУ), систем линейных алгебраических уравнений (СЛАУ) и систем линейно-нелинейных уравнений (СЛНУ), а также программных средств системы MatLab к решению ряда прикладных задач иконики (восстановления изображений с помощью компьютеров), спектроскопии и томографии. Изложены прямые и обратные задачи восстановления искаженных (смазанных, дефокусированных, зашумленных) изображений, спектроскопии (восстановления непрерывных и дискретных спектров) и двух типов томографии: рентгеновской компьютерной томографии (РКТ) и инфракрасной томографии (ИКТ). Обратные задачи описаны в основном интегральными уравнениями Фредгольма I рода, задача решения которых некорректна, поэтому уравнения решаются методом регуляризации Тихонова, а также методом параметрической фильтрации Винера. Методы и численные алгоритмы доведены до программ в системе MatLab. Приведены листинги программ и результаты обработки модельных и реальных данных. Применительно к задаче иконики изложены как известные методы восстановления изображений, так и разработанная автором методика под названием "усечение- размытие- поворот", а также метод сверхразрешения, быстрые алгоритмы устранения смазывания, спектральный способ оценки параметров искажения. Предложен новый тип шума - мультиполярный импульсный шум и способ его фильтрации. Изложена новая методика решения обратной задачи спектроскопии - способ обучения, или моделирования для случая непрерывного спектра и алгоритм интегральной аппроксимации для случая дискретного спектра. Изложение известных методов РКТ дополнено изложением малоизвестного метода Арсенина, основанного на приведении ИУ Радона к ИУ Фредгольма. При решении задач ИК-томографии использован оригинальный обобщенный метод квадратур решения сингулярных интегральных уравнений (СИУ). .Для бакалавров, магистрантов, аспирантов вузов, обучающихся по направлениям подготовки и специальностям, входящим в УГС: "Математика и механика", "Компьютерные и информационные науки", "Физика и астрономия", "Информатика и вычислительная техника", "Фотоника, приборостроение, оптические и биотехнические системы и технологии".
ID товара 2621854
Издательство Лань
Год издания
ISBN 978-5-81-142754-3, 978-5-8114-2754-3
Количество страниц 412
Размер 2x17.2x24
Тип обложки Твёрдый переплёт
Тираж 100
Вес, г 720
3 009 ₽
4 299 ₽
+ до 451 бонуса
Осталось мало

В магазины сети, бесплатно

СегодняАдреса магазинов

Другие способы доставки
2

Отзывы

15 бонусов

за полезный отзыв длиной от 300 символов

15 бонусов

если купили в интернет-магазине «Читай-город»

Полные правила начисления бонусов за отзывы
Оставьте отзыв и получите бонусы
Оставьте первый отзыв и получите за него бонусы.
Это поможет другим покупателям сделать правильный выбор.
5.0
1 оценка
0
0
0
0
1
В книге изложено применение аппарата интегральных уравнений (ИУ), систем линейных алгебраических уравнений (СЛАУ) и систем линейно-нелинейных уравнений (СЛНУ), а также программных средств системы MatLab к решению ряда прикладных задач иконики (восстановления изображений с помощью компьютеров), спектроскопии и томографии. Изложены прямые и обратные задачи восстановления искаженных (смазанных, дефокусированных, зашумленных) изображений, спектроскопии (восстановления непрерывных и дискретных спектров) и двух типов томографии: рентгеновской компьютерной томографии (РКТ) и инфракрасной томографии (ИКТ). Обратные задачи описаны в основном интегральными уравнениями Фредгольма I рода, задача решения которых некорректна, поэтому уравнения решаются методом регуляризации Тихонова, а также методом параметрической фильтрации Винера. Методы и численные алгоритмы доведены до программ в системе MatLab. Приведены листинги программ и результаты обработки модельных и реальных данных. Применительно к задаче иконики изложены как известные методы восстановления изображений, так и разработанная автором методика под названием "усечение- размытие- поворот", а также метод сверхразрешения, быстрые алгоритмы устранения смазывания, спектральный способ оценки параметров искажения. Предложен новый тип шума - мультиполярный импульсный шум и способ его фильтрации. Изложена новая методика решения обратной задачи спектроскопии - способ обучения, или моделирования для случая непрерывного спектра и алгоритм интегральной аппроксимации для случая дискретного спектра. Изложение известных методов РКТ дополнено изложением малоизвестного метода Арсенина, основанного на приведении ИУ Радона к ИУ Фредгольма. При решении задач ИК-томографии использован оригинальный обобщенный метод квадратур решения сингулярных интегральных уравнений (СИУ). .Для бакалавров, магистрантов, аспирантов вузов, обучающихся по направлениям подготовки и специальностям, входящим в УГС: "Математика и механика", "Компьютерные и информационные науки", "Физика и астрономия", "Информатика и вычислительная техника", "Фотоника, приборостроение, оптические и биотехнические системы и технологии".