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책소개

머 리 말 Ⅰ
차 례 ?

제 1 장 이미지 선명화 문제 1
1.1 이미지가 어떻게 숫자들의 배열이 될 수 있는가? 3
1.2 흐린 사진과 간단한 선형모델 5
1.3 선명화의 첫 번째 시도 7
1.4 일반적인 선형 모델을 이용하는 선명화 11


제 2 장 MATLAB에서의 이미지 처리 19
2.1 이미지의 기초 19
2.2 이미지의 판독, 표현 및 기록 20
2.3 이미지에 대한 연산 25
2.4 이미지 표현과 기록 다시보기 27


제 3 장 이미지 흐림 함수 33
3.1 나쁜 사진 취하기 33
3.2 수학적 모델에서의 행렬 35
3.3 PSF 구하기 38
3.4 잡음 44
3.5 경계조건 46


제 4 장 구조화된 행렬의 계산 51
4.1 기본 구조 53
4.2 BCCB 행렬 61
4.3 BTTB+BTHB+BHTB+BHHB 행렬 67
4.4 Kronecker 곱 행렬 72
4.5 빠른 알고리듬의 요약 78
4.6 실제 테스트 데이터의 생성 78


제 5 장 SVD와 스펙트럼 분석 83
5.1 스펙트럼 필터링 입문 83
5.2 경계조건의 조합 86
5.3 SVD 분석 88
5.4 이미지 재구성을 위한 SVD 기저 92
5.5 DFT와 DCT 기반 96
5.6 이산 Picard 조건 100

제 6 장 스펙트럼 필터링에 의한 정규화 105
6.1 두 가지 중요한 방법 105
6.2 필터링 방법의 수행 110
6.3 정규화 오차와 교란오차 115
6.4 파라미터 선택방법 118
6.5 GCV의 수행 122
6.6 잡음 수준의 추정 125


제 7 장 컬러 이미지, 매끄러움 놈(norm) 및 기타 주제들 129
7.1 컬러 이미지에 대한 흐림화 모델 130
7.2 Tikhonov 정규화 다시보기 134
7.3 편미분의 이용 137
7.4 다른 매끄러움 놈(norm)의 이용 143
7.5 총괄 변이 선명화 146
7.6 가림 탈회선 147
7.7 스펙트럼 방법을 적용할 수 없는 경우 149


부 록 MATLABⓡ 함수들 153
1. TSVD 정규화 방법 153
2. Tikhonov 정규화 방법 161

참고문헌 181

찾아보기 189