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Image Analysis, Random Fields and Markov Chain Monte Carlo Methods - Winkler, Gerhard

Image Analysis, Random Fields And Markov Chain Monte Carlo Methods

por Winkler, Gerhard

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Formato: Tapa dura (Hardcover)
Editorial: Springer Verlag
Tema: MATHEMATICS / Probability & Statistics / General
Tags: Image processing, Statistical methods, Markov random fields, Monte Carlo method
Idioma: Inglés
Páginas: 387
Peso: 454 gramos
Estado: Nuevo
ISBN: 3540442138
ISBN 13: 9783540442134
Precio: US$ 147,15
Libro Disponible
Despacho en 7 a 9 días hábiles
Si lo compras hoy, lo recibirás entre el Miércoles 06 de Junio de 2012 y el Viernes 08 de Junio de 2012 		Comprar
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Resumen del libro
Publisher Summary 1
"This book is concerned with a probabilistic approach for image analysis, mostly from the Bayesian point of view, and the important Markov chain Monte Carlo methods commonly used....This book will be useful, especially to researchers with a strong background in probability and an interest in image analysis. The author has presented the theory with rigor?he doesn't neglect applications, providing numerous examples of applications to illustrate the theory." -- MATHEMATICAL REVIEWS
 


Tabla de Contenidos del libro
Introduction 1(8)
Part I. Bayesian Image Analysis: Introduction
The Bayesian Paradigm
9(20)
Warming up for Absolute Beginners
10(4)
Images and Observations
14(6)
Prior and Posterior Distributions
20(4)
Bayes Estimators
24(5)
Cleaning Dirty Pictures
29(26)
Boundaries and Their Information Content
30(1)
Towards Piecewise Smoothing
31(10)
Filters, Smoothers, and Bayes Estimators
41(7)
Boundary Extraction
48(2)
Dependence on Hyperparameters
50(5)
Finite Random Fields
55(20)
Markov Random Fields
55(5)
Gibbs Fields and Potentials
60(6)
Potentials Continued
66(9)
Part II. The Gibbs Sampler and Simulated Annealing
Markov Chains: Limit Theorems
75(38)
Preliminaries
75(6)
The Contraction Coefficient
81(3)
Homogeneous Markov Chains
84(8)
Exact Sampling
92(10)
Inhomogeneous Markov Chains
102(4)
A Law of Large Numbers for Inhomogeneous Chains
106(4)
A Counterexample for the Law of Large Numbers
110(3)
Gibbsian Sampling and Annealing
113(16)
Sampling
113(7)
Simulated Annealing
120(5)
Discussion
125(4)
Cooling Schedules
129(14)
The ICM Algorithm
129(2)
Exact MAP Estimation Versus Fast Cooling
131(8)
Finite Time Annealing
139(4)
Part III. Variations of the Gibbs Sampler
Gibbsian Sampling and Annealing Revisited
143(10)
A General Gibbs Sampler
143(4)
Sampling and Annealing Under Constraints
147(6)
Partially Parallel Algorithms
153(6)
Synchronous Updating on Independent Sets
154(2)
The Swendson-Wang Algorithm
156(3)
Synchronous Algorithms
159(20)
Invariant Distributions and Convergence
159(4)
Support of the Limit Distribution
163(5)
Synchronous Algorithms and Reversibility
168(11)
Part IV. Metropolis Algorithms and Spectral Methods
Metropolis Algorithms
179(18)
Metropolis Sampling and Annealing
179(1)
Convergence Theorems
180(5)
Best Constants
185(2)
About Visiting Schemes
187(4)
Generalizations and Modifications
191(2)
The Metropolis Algorithm in Combinatorial Optimization
193(4)
The Spectral Gap and Convergence of Markov Chains
197(6)
Eigenvalues of Markov Kernels
197(4)
Geometric Convergence Rates
201(2)
Eigenvalues, Sampling, Variance Reduction
203(6)
Samplers and Their Eigenvalues
203(1)
Variance Reduction
204(2)
Importance Sampling
206(3)
Continuous Time Processes
209(8)
Discrete State Space
210(1)
Continuous State Space
211(6)
Part V. Texture Analysis
Partitioning
217(14)
How to Tell Textures Apart
217(4)
Bayesian Texture Segmentation
221(2)
Segmentation by a Boundary Model
223(2)
Julesz's Conjecture and Two Point Processes
225(6)
Random Fields and Texture Models
231(12)
Neighbourhood Relations
233(2)
Random Field Texture Models
235(5)
Texture Synthesis
240(3)
Bayesian Texture Classification
243(8)
Contextual Classification
244(2)
Marginal Posterior Modes Methods
246(5)
Part VI. Parameter Estimation
Maximum Likelihood Estimation
251(12)
The Likelihood Function
252(5)
Objective Functions
257(6)
Consistency of Spatial ML Estimators
263(18)
Observation Windows and Specifications
263(5)
Pseudolikelihood Methods
268(9)
Large Deviations and Full Maximum Likelihood
277(2)
Partially Observed Data
279(2)
Computation of Full ML Estimators
281(20)
A Naive Algorithm
281(4)
Stochastic Optimization for the Full Likelihood
285(1)
Main Results
286(5)
Error Decomposition
291(4)
L2-Estimates
295(6)
Part VII. Supplement
A Glance at Neural Networks
301(12)
Boltzmann Machines
302(4)
A Learning Rule
306(7)
Three Applications
313(44)
Motion Analysis
313(4)
Tomographic Image Reconstruction
317(4)
Biological Shape
321(6)
Part VIII. Appendix
Simulation of Random Variables
327(16)
Pseudorandom Numbers
327(4)
Discrete Random Variables
331(3)
Special Distributions
334(9)
Analytical Tools
343(8)
Concave Functions
343(3)
Convergence of Descent Algorithms
346(1)
A Discrete Gronwall Lemma
347(1)
A Gradient System
347(4)
Physical Imaging Systems
351(4)
The Software Package AntsInFields
355(2)
References 357(22)
Symbols 379(2)
Index 381


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