Titre :	Approche bayésienne pour les problèmes inverses
Type de document :	texte imprimé
Auteurs :	Jérôme Idier, Auteur
Editeur :	Paris : Hermes science/Lavoisier
Année de publication :	2001
Collection :	Traité IC2 Traitement du Signal et de l'Image
Importance :	367 p.
Présentation :	ill.
Format :	24,2 cm.
ISBN/ISSN/EAN :	978-2-7462-0348-8
Langues :	Français (fre)
Catégories :	AUTOMATISME
Index. décimale :	25-02 Théorie et traitement du signal
Résumé :	Cet ouvrage répond aux besoins de la communauté du traitement de signal, mais ces problèmes sont communs à d¹autres disciplines, en termes de méthodes et d¹algorithmes de traitement de données. Il s¹organise en quatre parties. La première (chapitres 1 à 3) est consacrée à l¹introduction de problèmes et d¹outils de base dans le cadre de l¹inversion. La deuxième partie (chapitres 4 à 6) est entièrement consacrée à la déconvolution. La troisième partie (chapitres 7 et 8) introduit des "outils avancé "spécifiques au cadre bayésien. Enfin, la dernière (chapitres 9 à 14) aborde quelques problèmes inverses dans un contexte applicatif.
Note de contenu :	Sommaire Introduction Première partie : Problèmes et outils de base Chapitre 1. Problèmes inverses et problèmes mal-posés Chapitre 2. Régularisation d'un problème mal-posé : approches génériques Chapitre 3. Inversion dans un cadre probabiliste Deuxième partie : La Déconvolution Chapitre 4. Déconvolution linéaire et filtrage inverse Chapitre 5. Déconvolution impulsionnelle Chapitre 6. Déconvolution en imagerie Troisième partie : Problèmes et outils avancés Chapitre 7. Modèles de Gibbs-Markov pour les images Chapitre 8. Problèmes non supervisés Quatrième partie : Quelques applications Chapitre 9. Application de la déconvolution au contrôle non destructif par ultrasons Chapitre 10. Problèmes inverses en imagerie optique à travers la turbulence Chapitre 11. Caractérisation spectrale en vélocimétrie Doppler ultrasonore Chapitre 12. Reconstruction tomographique pour un faible nombre de projections Chapitre 13. Tomographie de diffraction Chapitre 14. Imagerie à partir de données de faible intensité Index

Approche bayésienne pour les problèmes inverses [texte imprimé] / Jérôme Idier, Auteur . - Paris : Hermes science/Lavoisier, 2001 . - 367 p. : ill. ; 24,2 cm.. - (Traité IC2 Traitement du Signal et de l'Image) .
ISBN : 978-2-7462-0348-8
Langues : Français (fre)

Catégories :	AUTOMATISME
Index. décimale :	25-02 Théorie et traitement du signal
Résumé :	Cet ouvrage répond aux besoins de la communauté du traitement de signal, mais ces problèmes sont communs à d¹autres disciplines, en termes de méthodes et d¹algorithmes de traitement de données. Il s¹organise en quatre parties. La première (chapitres 1 à 3) est consacrée à l¹introduction de problèmes et d¹outils de base dans le cadre de l¹inversion. La deuxième partie (chapitres 4 à 6) est entièrement consacrée à la déconvolution. La troisième partie (chapitres 7 et 8) introduit des "outils avancé "spécifiques au cadre bayésien. Enfin, la dernière (chapitres 9 à 14) aborde quelques problèmes inverses dans un contexte applicatif.
Note de contenu :	Sommaire Introduction Première partie : Problèmes et outils de base Chapitre 1. Problèmes inverses et problèmes mal-posés Chapitre 2. Régularisation d'un problème mal-posé : approches génériques Chapitre 3. Inversion dans un cadre probabiliste Deuxième partie : La Déconvolution Chapitre 4. Déconvolution linéaire et filtrage inverse Chapitre 5. Déconvolution impulsionnelle Chapitre 6. Déconvolution en imagerie Troisième partie : Problèmes et outils avancés Chapitre 7. Modèles de Gibbs-Markov pour les images Chapitre 8. Problèmes non supervisés Quatrième partie : Quelques applications Chapitre 9. Application de la déconvolution au contrôle non destructif par ultrasons Chapitre 10. Problèmes inverses en imagerie optique à travers la turbulence Chapitre 11. Caractérisation spectrale en vélocimétrie Doppler ultrasonore Chapitre 12. Reconstruction tomographique pour un faible nombre de projections Chapitre 13. Tomographie de diffraction Chapitre 14. Imagerie à partir de données de faible intensité Index