Книга "Stochastic Geometry for Image Analysis" посвящена развитию методов стохастической геометрии для анализа изображений. В книге описываются две основные модели: модель маркированных точечных процессов и модель случайных замкнутых множеств. Основное внимание уделяется проблемам, связанным с выбором подходящей модели. В книге рассмотрены алгоритмы для генерации выборок и оптимизации моделей, а также для оценки параметров. Подробно описаны многочисленные применения, включая анализ изображений, полученных в результате дистанционного зондирования, биологических и медицинских изображений. Эта книга предоставляет все необходимые инструменты для разработки приложений анализа изображений на основе современного стохастического моделирования.
Книга «Стохастическая геометрия для анализа изображений» (Stochastic Geometry for Image Analysis) является уникальным руководством по применению аппарата стохастической геометрии (генерационных и случайный набор моделей) для анализа различных изображений. Автором представлен обзор основных понятий и результатов, рассмотрены алгоритмы генерации и оптимизации моделей, методы параметрической идентификации, а также приведены многочисленные приложения. Особый акцент сделан на анализе изображений дистанционного зондирования и медико-биологических изображений. Книга будет полезной для специалистов различных областей, интересующихся проблемами анализа живых систем и разработки методов обработки изображений в условиях сильной неопределенности.
Электронная Книга «Stochastic Geometry for Image Analysis» написана автором Xavier Descombes в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781118601327
Описание книги от Xavier Descombes
This book develops the stochastic geometry framework for image analysis purpose. Two main frameworks are described: marked point process and random closed sets models. We derive the main issues for defining an appropriate model. The algorithms for sampling and optimizing the models as well as for estimating parameters are reviewed. Numerous applications, covering remote sensing images, biological and medical imaging, are detailed. This book provides all the necessary tools for developing an image analysis application based on modern stochastic modeling.
