Pesquisa Bibliográfica

Referência 7

Barone, P.; Sebastiani, G. Solving an Inverse Diffusion Problem for Magnetic Resonance Dosimetry by a Fast Regularization Method, Real-Time Imaging, Vol. 7, No. 1, February 2001

Tema: processamento de imagens

Fonte: www.bae.unicamp.br - Probe - Academic Press

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Palavras-Chave: problema inverso, ressonância magnética, deconvolução, restrições de suavidade

Comentários: este paper faz um estudo de um problema de difusão inverso que aparece em dosimetria de ressonância magnética. Para lidar com a singularidade do “kernel”, funções de regularização não lineares são consideradas, as quais podem prover soluções regulares, reproduzir gradientes e impor restrições de positividade. Um algoritmo determinístico rápido é usado.

Referência 8

Bedini, L.; Fantini, E.; Tonazzini, A. A dual approach to regularization in image restoration, Pattern Recognition Letters, vol. 12, no. 11, pp. 687-692, Nov. 1991.

Tema: restauração de imagens

Fonte: www.bae.unicamp.br - ERL

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Palavras-Chave: restauração de imagens, teoria da regularização, problema de otimização, multiplicadores de Lagrange, otimização convexa

Comentários: a restauração de imagens ruidosas pode ser formulada, usando a teoria da regularização, como um problema de otimização com restrições. De acordo com a abordagem clássica, baseada nos multiplicadores de Lagrange, a solução deste problema é obtida iterativamente, o que leva a uma enorme complexidade computacional. Neste paper é sugerido um método alternativo, baseado em otimização convexa.

Referência 9

Bedini, L.; Tonazzini, A. Fast Fully Data-Driven Image Restoration by means of Edge-Preserving Regularization, Real-Time Imaging, Vol. 7, No. 1, February 2001.

Tema: restauração de imagens

Fonte: www.bae.unicamp.br - Probe - Academic Press

Resumo: sim

Artigo Completo: sim

Palavras-Chave: imagens ruidosas, problema mal-condicionado, contornos de intensidade, campo aleatório de Markov, abordagem Bayesiana

Comentários: os autores deste artigo tratam do problema da deconvolução de imagens ruidosas, o qual é um problema altamente mal-condicionado, onde a imagem, os “borrões” e os parâmetros de ruído devem ser simultaneamente estimados a partir dos dados. A abordagem utilizada é explorar a informação relacionada com a intensidade dos contornos da imagem, a fim de melhorar a solução e reduzir os custos computacionais, através do uso da regularização.

Referência 10

Berkner, K.; Gormish, M.J.; Schwartz, E.L. Multiscale Sharpening and Smoothing in Besov Spaces with Applications to Image Enhancement, Applied and Computational Harmonic Analysis, Vol. 11, No. 1, July 2001.

Tema: processamento de imagens

Fonte: www.bae.unicamp.br - Probe - Academic Press

Resumo: sim

Artigo Completo: sim

Palavras-Chave: wavelets, espaços de suavidade, espaços de Besov, processamento de sinais e imagens

Comentários: os autores deste paper utilizam características de decomposições de wavelets e sua relação com espaços de suavidade, tais como os espaços de Besov, para derivar uma estrutura para suavidade e formato de sinais e imagens. Como resultado, derivou-se uma generalização multiescala de técnicas tradicionais.
Referência 11

Berman, M. Automated smoothing of image and other regularly spaced data, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 16, no. 5, pp. 460-468, May 1994.

Tema: processamento de imagens

Fonte: base de dados IEEE/IEE - BAE

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Palavras-Chave: spline suavizantes, validação cruzada generalizada, transformada de Fourier, processamento de imagens

Comentários: este paper é primariamente motivado pela remoção automática de ruído indesejado de um sistema de sensoriamento remoto de imagens. É mostrado que a spline suavizante generalizada e com validação cruzada é facilmente aproximada e computada no domínio da freqüência, através de uma transformada de Fourier.
Referência 12

Bertero, M.; de Mol, C.; Viano, G.A. On the problems of object restoration and image extrapolation in optics, Journal of Mathematical Physics, vol. 20, no. 3; pp. 509-521, March 1979.

Tema: restauração de imagens

Fonte: www.bae.unicamp.br - ERL

Resumo: sim

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Palavras-Chave: restauração de imagens, regularização, problemas mal-condicionados, ruído

Comentários: os autores consideram os problemas da restauração de objetos e extrapolação de imagens, de acordo com a teoria de regularização de problemas impropriamente condicionados. A fim de levar em conta a natureza estocástica do ruído e para introduzir os principais conceitos de teoria de informação, grande atenção é devotada para os métodos probabilísticos de regularização.

Referência 13

Bertero, M.; Viano, G.A.; de Mol, C. Resolution beyond the diffraction limit for regularized object restoration, Optica-Acta, vol. 27, no. 3, p.307-320, March 1980.

Tema: restauração de imagens

Fonte: www.bae.unicamp.br - ERL

Resumo: sim

Artigo Completo: não

Palavras-Chave: restauração de imagens, teoria da regularização, argumentos geométricos

Comentários: os autores propõem uma nova formulação da teoria da regularização de Miller, que é particularmente apropriada para problemas de restauração de objetos. Por meio de argumentos geométricos simples, os autores obtêm limites superiores e inferiores para os erros nas soluções regularizadas.