图像处理的多尺度分析方法

　　图像是多尺度的，因此图像分析和图像处理，包括边缘提取、图像恢复等问题，都需要从多尺度分析的角度来设计数学模型和算法。本书从多尺度分析角度系统地讨论图像处理的多尺度分析方法及其相关的数学理论与前沿成果。具体内容包括：图像恢复问题的迭代正则化与逆尺度空间、分解空间、稀疏表示与低秩表示等理论、多尺度字典学习和非局部分析、基于深度学习的多尺度表示、基于合作博弈的边缘检测与图像恢复等。本书一方面能够给读者提供一个系统的图像处理的多尺度分析的体系结构，为图像处理的多尺度数学方法的进一步深入研究提供帮助；另一方面也可为应用图像处理多尺度分析的研究人员和工程技术人员提供模型和算法的支撑。

　　国家自然科学基金面上项目基于高维特征和稀疏子空间聚类的图像分割方法研究，编号61472303，负责人

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