本書系統討論了近年來圖像處理方法的新進展，主要內容包括：圖像的變分多尺度分析：ROF模型和TV-L1模型、TV的幾個新進展：TV-L1的多尺度分割、梯度差的正則化方法、全局稀疏梯度等；基于迭代正則化和逆尺度空間的多尺度分析：小波、曲波等X-Let及其對應的分解空間，以及利用這些分解空間的等價范數建立的各種圖像逆尺度空間的推廣；稀疏與低秩表示的基本理論以及基于稀疏與低秩表示的圖像處理建模；基于字典學習和稀疏表示的圖像建模，包括光滑字典、多尺度字典與l1松弛等；基于非局部正則化的圖像建模，包括非局部平均、BM3D、方法噪聲先驗、非局部泛函、非局部TV與非局部逆尺度空間等；基于深度學習的圖像建模，以及基于博弈框架的聯合圖像恢復與邊緣檢測方法等。
國家自然科學基金面上項目基于高維特征和稀疏子空間聚類的圖像分割方法研究，編號61472303，負責人
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