Department of Image Processing

 Slidy z přednášek: poslední aktualizace 2.5.11

1. Motivace a úvod do variačního počtu
2. Diskretizace problému (metoda konečných prvků a konečných diferencí, Laplacova rovnice)
3. Rekonstrukční algoritmy (odstraňování šumu, rozmazání a superresolution)
4. Registrace jako optimalizační úloha
5. Segmentace a klasifikace jako optimalizační úloha (snakes, level sets, Mumford-Shah funkcionál)
6. Detekce pohybu jako optimalizační úloha (optical flow)
7. Numerické metody řešení optimalizačních úloh (SD, CG, Newtonova metoda, Lagrangova funkce, atd.)

Literatura:

• Mathematical problems in image processing, G. Aubert and P. Kornprobst, Springer, 2002.
• Matrix Computations, Gene H. Golub, Charles F. Van Loan, Johns Hopkins University Press.
• Blind Image Deconvolution, Ed. P. Campisi, K. Egiazarian, CRC Press, 2008.
• Practical Optimization: Algorithms and Engineering Applications, Andreas Antoniou and Wu-Sheng Lu, 2007.