Éléments de modélisation pour l'analyse d'images
Author:   Bernard Chalmond
Publisher:   Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. KG
Edition:   2000 ed.
Volume:   33
ISBN:  

9783540665632


Pages:   332
Publication Date:   23 November 1999
Format:   Paperback
Availability:   In Print   Availability explained
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Éléments de modélisation pour l'analyse d'images


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Overview

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.

Full Product Details

Author:   Bernard Chalmond
Publisher:   Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. KG
Imprint:   Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. K
Edition:   2000 ed.
Volume:   33
Dimensions:   Width: 15.50cm , Height: 1.80cm , Length: 23.50cm
Weight:   1.100kg
ISBN:  

9783540665632


ISBN 10:   3540665633
Pages:   332
Publication Date:   23 November 1999
Audience:   Professional and scholarly ,  Professional & Vocational
Format:   Paperback
Publisher's Status:   Active
Availability:   In Print   Availability explained
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Language:   French

Table of Contents

Introduction.- A propos de modélisation.- Structure de l'ouvrage.- Modèles splines: Modèles splines non paramétriques.- Modèles splines paramétriques.- Modèles auto-associatifs.- Modèles markoviens: Aspects fondamentaux.- Estimation bayesienne.- Estimation et optimisation.- Estimation des paramètres.- Modélisation en action: Construction de modèle.- Dégradation en imagerie.- Détection d'entités filiformes.- Réconstruction et projections.- Réconstruction régularisée.- Réconstruction avec une seule vue.- Mise en correspondance.

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