Approche bayésienne pour les problèmes inverses

Jérôme Idier

368 pages, parution le 30/11/2001

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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.

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

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Caractéristiques techniques

	PAPIER
Éditeur(s)	Hermès - Lavoisier
Auteur(s)	Jérôme Idier
Parution	30/11/2001
Nb. de pages	368
Format	16 x 24
Couverture	Relié
Poids	739g
Intérieur	Noir et Blanc
EAN13	9782746203488
ISBN13	978-2-7462-0348-8