Approche bayésienne pour les problèmes inverses / Idier, Jérôme. (2001)

Public ISBD Titre : Approche bayésienne pour les problèmes inverses Type de document : texte imprimé Auteurs : Idier, Jérôme., Éditeur scientifique Editeur : Paris : Hermes Science Publications Année de publication : 2001 Autre Editeur : Paris : Hermes Science Publications Collection : Traité IC2 Sous-collection : Traitement du signal et de l'image Importance : 367 p. Présentation : ill. Format : 25 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7462-0348-8 Note générale : Notes bibliogr. - Index Langues : Français (fre) Mots-clés : Problèmes inverses Spectroscopie -- Déconvolution Traitement du signal Statistique bayésienne Index. décimale : 519.226 Théorie de l'inférence et de la décision. Vraisemblance. Théorie bayésienne. Probabilité fiducielle Résumé : Cet ouvrage répond aux besoins de la communauté du traitement de signal, mais ces problèmes sont communs à d'autres disciplines, en termes de méthodes et d'algorithmes de traitement de données. Il s'organise en 4 parties. La première (chapitres 1 à 3) est consacrée à l'introduction de problèmes et d'outils de base dans le cadre de l'inversion. La deuxième partie (chapitres 4 à 6) est entièrement consacrée à la déconvolution. La troisième partie (chapitres 7 et 8) introduit des " outils avancés " spécifiques au cadre bayésien. Enfin, la dernière partie (chapitres 9 à 14) aborde quelques problèmes inverses dans un contexte applicatif. Note de contenu : Au sommaire : 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 Approche bayésienne pour les problèmes inverses [texte imprimé] / Idier, Jérôme., Éditeur scientifique . - Paris : Hermes Science Publications : Paris : Hermes Science Publications, 2001 . - 367 p. : ill. ; 25 cm. - (Traité IC2. Traitement du signal et de l'image) . ISBN : 978-2-7462-0348-8 Notes bibliogr. - Index Langues : Français (fre) Mots-clés : Problèmes inverses Spectroscopie -- Déconvolution Traitement du signal Statistique bayésienne Index. décimale : 519.226 Théorie de l'inférence et de la décision. Vraisemblance. Théorie bayésienne. Probabilité fiducielle Résumé : Cet ouvrage répond aux besoins de la communauté du traitement de signal, mais ces problèmes sont communs à d'autres disciplines, en termes de méthodes et d'algorithmes de traitement de données. Il s'organise en 4 parties. La première (chapitres 1 à 3) est consacrée à l'introduction de problèmes et d'outils de base dans le cadre de l'inversion. La deuxième partie (chapitres 4 à 6) est entièrement consacrée à la déconvolution. La troisième partie (chapitres 7 et 8) introduit des " outils avancés " spécifiques au cadre bayésien. Enfin, la dernière partie (chapitres 9 à 14) aborde quelques problèmes inverses dans un contexte applicatif. Note de contenu : Au sommaire : 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

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