基于学习与调制的图像重建

书籍简介:

本书介绍了克服图像重建在数学上的病态性的两个有效途径：基于学习的图像先验规整化与基于编码孔径的调制成像。书中以超分辨率重建、压缩光谱成像和X射线相干显微为例，详细阐述了学习与调制方法在不同成像模态下的建模方法、算法设计以及实验结果。本书第1~4章涵盖了超分辨率重建问题简介、盲超分辨率的多通道信号处理方法、基于特征子空间学习的人脸超分辨率以及基于自适应流形学习的人脸超分辨率等内容。第5~8章介绍了压缩光谱层析成像原理、编码孔径调制方法以及卷积字典学习在图像修复与压缩光谱图像重建中的应用。第9章介绍了基于扩频相位调制的X射线显微成像中的相位复原方法。书末附录给出了本书各章内容所涉及的一些基本数学知识与工具。本书各章内容自成体系，注重基于物理原理的数学建模与算法设计介绍，可作为电子信息、计算机科学与技术、光学工程等相关专业的科研人员、工程技术人员、研究生和高年级本科生的学习和参考用书。

书籍规格:

书籍信息归属:

基于学习与调制的图像重建是北京理工大学出版社于2020.8出版的中图分类号为 TN919.8 的主题关于 图象重建 的书籍。