Кафедра ИВМ рекомендует

Звертаємо увагу школярів 10-11 класів.
На кафедрі працює школа поглибленого вивчення
математики та інформатики ( детальніше.. )
Литература по восстановлению изображений

Интересная подборка первоисточников по теме Реконструкция смазанных и зашумленных изображений. Возможно пригодится в список литературы, возможно будет полезен для обзорной части диплома.

1. Бейтс Р., Мак-Доннелл М. Восстановление и реконструкция изображений. М.: Мир, 1989. 336 с.

2. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2006. 1072 с. 3. Бакушинский А.Б., Гончарский А.В. Некорректные задачи. Численные методы и приложения. М.: изд-во МГУ, 1989. 199 с.

4. Сизиков В.С. Математические методы обработки результатов измерений. СПб.: Политехника, 2001. 240 с. (эл. вариант: http://dsp-book.narod.ru/ SIZIKOV.pdf).  

5. Арефьева М.В., Сысоев А.Ф. Быстрые регуляризирующие алгоритмы цифрового восстановления изображений // Вычислит. методы и программирование. 1983. В. 39. С. 40–55.  

6. Тихонов А.Н., Гончарский А.В, Степанов В.В. Обратные задачи обработки фотоизображений // Некоторые задачи естествознания / Под ред. Тихонова А.Н., Гончарского А.В. М.: изд-во МГУ, 1987. С. 185–195.  

7. Сизиков В.С., Белов И.А. Реконструкция смазанных и дефокусированных изображений методом регуляризации // Оптический журнал. 2000. Т. 67. № 4. С. 60–63.

8. Petrov Yu.P., Sizikov V.S. Well-Posed, Ill-posed, and Intermediate Problems with Applications. Leiden–Boston: VSP, 2005. 234 p.  

9. Гонсалес Р., Вудс Р., Эддинс С. Цифровая обработка изображений в среде MATLAB. М.: Тех- носфера, 2006. 616 с. 

10. Воскобойников Ю.Е., Литасов В.А. Устойчивый алгоритм восстановления изображения при неточно заданной аппаратной функции // Автоме- трия. 2006. Т. 42. № 6. С. 3–15.  

11. Christiansen M., Hanke M. Deblurring methods using antireflective boundary conditions, 2006, http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/ download?doi=10.1.1.70.9837&rep=rep1&tipe=pdf 

12. Palmer K., Nagy J., Perrone L. Iterative methods for image restoration: Matlab object oriented approach, 2002, http://citeseer.ist.psu.edu/ lee02iterative.html 

13. Donatelli M., Estatico C., Martinelli A., Serra- Capizzano S. Improved image deblurring with antireflective boundary conditions and reblurring // Inverse problems. 2006. V. 22. P. 2035–2053.  

14. Arico A., Donatelli M., Nagy J., Serra-Capizzano S. The anti-reflective transform and regularization by filtering. Technical report TR-2007-006-A, ftp://ftp.mathcs.emory.edu/pub/techreport/TR- 2007-006-A.pdf  

15. Римских М.В., Евсеев В.О., Сизиков В.С. Реконструкция смазанных изображений различными методами // Оптический журнал. 2007. Т. 74. № 11. С. 53–57.  

16. Сизиков В.С. Реконструкция искаженных изображений методом регуляризации (новый подход) // Тез. докл. Международ. конф., посвящен. 100-летию В.К. Иванова. Екатеринбург: изд-во УрГУ, 2008. С. 155–156.  

17. Верлань А.Ф., Сизиков В.С. Интегральные уравнения: методы, алгоритмы, программы. Киев: Наукова думка, 1986. 544 с. 

18. Пикалов В.В., Непомнящий А.В. Итерационный алгоритм с вэйвлет-фильтрацией в задаче двумерной томографии // Вычислит. методы и программирование. 2003. Т. 4. С. 244–253.  

19. Тихонов А.Н., Гончарский А.В., Степанов В.В., Ягола А.Г. Численные методы решения некорректных задач. М.: Наука, 1990. 232 с.  

20. Воскобойников Ю.Е., Мухина И.Н. Локальный регуляризирующий алгоритм восстановления контрастных сигналов и изображений // Автометрия. 2000. № 3. С. 45–53.  

21. Engl H., Hanke M., Neubauer A. Regularization of Inverse Problems. Dordrecht: Kluwer, 1996. 
admin ● Прочитано [ 3606 ] ● Комментариев [ 0 ]
13.10.2009

Требуется регистрация.
[ Регистрация | Вход ]