本书阐述正则化对偶模型研究及在图像重构中的应用，主要内容包括迫近算子基本原理，正则化对偶模型基本原理，正则化原始-对偶模型基本原理，以及迫近算子、正则化对偶模型、正则化原始-对偶模型在图像重构中的应用。 本书可作为计算机科学与技术、数据科学与大数据技术、工业、医学图像处理及人工智能等专业高年级本科生、研究生的教材和参考书，也可作为相关领域教师、科研人员、医学工作者和工程技术人员等的参考书。
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内容简介
前 言
第1章 正则化对偶模型国内外发展现状
1.1 图像重构模型的发展阶段
1.2 迭代步长更新准则
1.3 正则化对偶模型存在的问题及发展方向
1.4 本章小结
本章参考文献
第2章 正则化对偶模型研究的数学基础
2.1 图像延拓
2.2 有限差分法
2.3 图像的矢量分析
2.4 非参数化迫近算子及参数化迫近算子
2.5 本章小结
本章参考文献
第3章 图像重构基本原理
3.1 图像重构解决的基本问题
3.2 傅里叶变换及图像重构基本原理
3.3 层析成像基本原理
3.4 本章小结
本章参考文献
第4章 迭代算法在图像重构正则化模型中的应用
4.1 图像的稀疏化表示
4.2 不动点原理及在图像重构模型中的应用
4.3 正则化模型及迭代算法在图像重构中的应用
4.4 本章小结
本章参考文献
第5章 正则化对偶模型原理及在图像重构中的应用
5.1 对偶变换的物理意义及应用举例
5.2 对偶模型基本原理
5.3 图像重构中的对偶模型
5.4 对偶模型迭代算法
5.5 本章小结
本章参考文献
第6章 正则化原始-对偶模型原理及在图像重构中的应用
6.1 变分不等式基础及应用
6.2 基于转化模型的交替迭代算法
6.3 交替迭代算法步长及迫近算子的计算
6.4 图像重构中迫近算子的计算
6.5 本章小结
本章参考文献
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