Книга "Image Processing and Jump Regession Analysis" авторы Группы из многих людей в одной книге соединяет два мира: обработки изображений и анализа данных, делая это в доступной для понимания форме.
Книга изучает основные понятия и методы этих двух областей, даёт определение и связь между ними, показывая практические примеры их применения в различных задачах. Книга предоставляет систематический анализ методологий непараметрического анализа регессии, охватывая простые и понятные алгоритмы, подтвержденные статистической теорией.
Ключевые темы книги включают: - Традиционные методы сглаживания, - оценка кривых регресса, - вычисление расположения кривых, - сохранение поверхностей при разрыве гладкой кривой, - обнаружение краев в обработке изображения; С математическими доказательствами минимальное, что делает книгу идеально подходящей как для основных терминов, так и для справочного руководства для студентов, аспирантов и профессиональных специалистов в области обработки изображений, или же для разных специальностей использующих данные методы в своей работе.
Электронная Книга «Image Processing and Jump Regression Analysis» написана автором Группа авторов в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9780471733164
Описание книги от Группа авторов
The first text to bridge the gap between image processing and jump regression analysis Recent statistical tools developed to estimate jump curves and surfaces have broad applications, specifically in the area of image processing. Often, significant differences in technical terminologies make communication between the disciplines of image processing and jump regression analysis difficult. In easy-to-understand language, Image Processing and Jump Regression Analysis builds a bridge between the worlds of computer graphics and statistics by addressing both the connections and the differences between these two disciplines. The author provides a systematic analysis of the methodology behind nonparametric jump regression analysis by outlining procedures that are easy to use, simple to compute, and have proven statistical theory behind them. Key topics include: Conventional smoothing procedures Estimation of jump regression curves Estimation of jump location curves of regression surfaces Jump-preserving surface reconstruction based on local smoothing Edge detection in image processing Edge-preserving image restoration With mathematical proofs kept to a minimum, this book is uniquely accessible to a broad readership. It may be used as a primary text in nonparametric regression analysis and image processing as well as a reference guide for academicians and industry professionals focused on image processing or curve/surface estimation.
