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Variational Methods in Imaging (Englisch) Gebundene Ausgabe – 29. Oktober 2008

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From the reviews:

"Imaging is a wide area of applied mathematics which covers inverse problems, data filtering … medical diagnosis, etc. … The book is structured in a logical manner, starting with motivating examples and building on them. … One of the strengths of this book is its real-life applications and analytical and numerical results presented at each step, keeping the content real … . This is … a book for the seasoned researchers or graduate students who look to deepen their understanding of the subject." (Bogdan G. Nita, Mathematical Reviews, Issue 2009 j)

“The book is mainly devoted to variational methods in imaging. It is divided into three parts. … The book is interesting in particular for its rigorous presentation of many proved mathematical results, and is … important for the image processing community.” (Alessandro Duci, Zentralblatt MATH, Vol. 1177, 2010)


Several mathematical methods find wide applications in imaging science. This book focuses on variational methods in imaging. The key topics include: introduces variational methods with motivation from deterministic, geometric and stochastic point of view; presents case examples in imaging to illustrate the use of variational methods e.g. denoising, thermoacoustics, computerized tomography; link between noncovex calculus of variations, morphological analysis and level set methods is discussed; and analyses variational methods containing classical analysis of variational methods, modern analysis such as G-norm properties and nonconvex calculus of variations. Many numerical examples accompany the theory throughout the text. This book is geared towards graduate students and researchers in applied mathematics. It could serve as a main text for graduate courses in image processing or as a supplemental text for courses on regularization and inverse problems. Researchers in the area of imaging science will also find this book suitable.

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