Image Textures and Gibbs Random Fields: Computational Imaging and Vision, cartea 16
Autor Georgy L. Gimel'farben Limba Engleză Paperback – 14 oct 2012
Din seria Computational Imaging and Vision
- 20%
Preț: 633.08 lei - 20%
Preț: 954.50 lei - 20%
Preț: 617.52 lei - 5%
Preț: 707.61 lei - 5%
Preț: 364.42 lei - 20%
Preț: 622.44 lei - 18%
Preț: 1176.72 lei - 15%
Preț: 640.03 lei - 20%
Preț: 575.54 lei - 20%
Preț: 620.38 lei - 20%
Preț: 623.89 lei - 20%
Preț: 623.39 lei - 5%
Preț: 725.63 lei - 20%
Preț: 358.96 lei - 20%
Preț: 354.90 lei - 20%
Preț: 625.45 lei - 20%
Preț: 604.01 lei - 15%
Preț: 625.75 lei - 20%
Preț: 353.07 lei - 15%
Preț: 619.75 lei -
Preț: 396.14 lei - 20%
Preț: 331.53 lei - 20%
Preț: 336.41 lei -
Preț: 392.84 lei - 5%
Preț: 690.03 lei - 15%
Preț: 616.95 lei -
Preț: 388.54 lei - 20%
Preț: 840.58 lei - 20%
Preț: 628.45 lei - 20%
Preț: 623.52 lei - 20%
Preț: 620.20 lei - 20%
Preț: 324.03 lei
Preț: 321.57 lei
Preț vechi: 401.96 lei
-20%
Puncte Express: 482
Carte tipărită la comandă
Livrare economică 16-30 iulie
Livrare prin curier în România Termenul estimat este afișat lângă disponibilitate.
Transport gratuit de la 400.00 lei Plată online sau ramburs, în funcție de opțiunile comenzii.
Retur gratuit în 14 zile Comandă securizată și suport în română.
Specificații
ISBN-13: 9789401059121
ISBN-10: 9401059128
Pagini: 268
Ilustrații: XIV, 251 p.
Dimensiuni: 160 x 240 x 15 mm
Greutate: 0.43 kg
Ediția:Softcover reprint of the original 1st ed. 1999
Editura: Springer
Colecția Computational Imaging and Vision
Seria Computational Imaging and Vision
Locul publicării:Dordrecht, Netherlands
ISBN-10: 9401059128
Pagini: 268
Ilustrații: XIV, 251 p.
Dimensiuni: 160 x 240 x 15 mm
Greutate: 0.43 kg
Ediția:Softcover reprint of the original 1st ed. 1999
Editura: Springer
Colecția Computational Imaging and Vision
Seria Computational Imaging and Vision
Locul publicării:Dordrecht, Netherlands
Public țintă
ResearchCuprins
Instead of introduction.- 1 Texture, Structure, and Pairwise Interactions.- 1.1 Human and computational views.- 1.2 Spatial homogeneity, or self-similarity of textures.- 1.3 Basic notation and notions.- 1.4 Random fields and probabilistic image modelling.- 1.5 Physics and image modelling: what an interaction means.- 1.6 GPDs and exponential families of distributions.- 1.7 Stochastic relaxation and stochastic approximation.- 2 Markov and Non-Markov Gibbs Image Models.- 2.1 Traditional Markov/Gibbs image models.- 2.2 Generalized Gibbs models of homogeneous textures.- 2.3 Prior Markov/Gibbs models of region maps.- 2.4 Piecewise-homogeneous textures.- 2.5 Basic features of the models.- 3 Supervised MLE-Based Parameter Learning.- 3.1 Affine independence of sample histograms.- 3.2 MLE of Gibbs potentials.- 3.3 Analytic first approximation of potentials.- 3.4 Most characteristic interaction structure.- 3.5 Stochastic approximation to refine potentials.- 4 Supervised Conditional MLE-Based Learning.- 4.1 The least upper bound condition.- 4.2 Potentials in analytic form.- 4.3 Practical consistency of the MLEs.- 5 Experiments in Simulating Natural Textures.- 5.1 Comparison of natural and simulated textures.- 5.2 “Brodatz” image database.- 5.3 Interaction maps and texture features.- 5.4 CSA vs. traditional modelling scenario.- 5.5 “MIT VisTex” image database.- 6 Experiments in Retrieving Natural Textures.- 6.1 Query-by-image texture retrieval.- 6.2 Similarity under scale and orientation variations.- 6.3 Matching two textures.- 6.4 Experiments with natural textures.- 6.5 Complexity and practicality.- 7 Experiments in Segmenting Natural Textures.- 7.1 Initial and final segmentation.- 7.2 Artificial collages of Brodatz textures.- 7.3 Natural piecewise-homogeneous images.- 7.4How to choose an interaction structure.- 7.5 Do Gibbs models learn what we expect?.- Texture Modelling: Theory vs. Heuristics.- References.