Imágenes compresivas: Estructura, muestreo, aprendizaje

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Título original:

Compressive Imaging: Structure, Sampling, Learning

Contenido del libro:

La reconstrucción precisa, robusta y rápida de imágenes es una tarea crítica en muchas aplicaciones científicas, industriales y médicas. En la última década, la reconstrucción de imágenes se ha visto revolucionada por el auge de la imagen compresiva.

Ha cambiado fundamentalmente la forma en que se realiza la reconstrucción moderna de imágenes. Este tratamiento en profundidad del tema comienza con una introducción práctica a la imagen compresiva, complementada con ejemplos y código descargable, destinada a lectores sin una amplia formación en la materia. A continuación, se introducen de forma concisa pero rigurosa los temas fundamentales de la compresión de imágenes, como la detección comprimida, las ondículas y la optimización, antes de ofrecer un tratamiento detallado de las matemáticas de la compresión de imágenes.

La última parte está dedicada a las tendencias recientes en el campo de las imágenes compresivas: el aprendizaje profundo y las redes neuronales. Con la vista puesta en la próxima década de investigación en el campo de las imágenes, y sirviéndose de conocimientos tanto empíricos como matemáticos, se examinan los beneficios potenciales y los escollos de estos últimos enfoques.