图像信号处理:理论和应用程序

在当今世界,一切都是相互关联的,有形和无形网络交织在一起,形成一个丰富多彩的智能的社会,为人们提供方便和多样化的生产方式和生活方式。网络数据在网络基础设施的关键因素之一,它展示大规模、复杂,变量和结构特征。作为网络数据处理的基本工具,信号处理理论是必不可少的数据采集、传输、加工。然而,经典信号处理不充分考虑网络数据的结构特点,和不能描述,有效地利用数据元素之间的相关性特征。为此,出现了图像信号处理来解决和克服这些限制。它使用图形拓扑描述网络数据之间的相关性,并综合采用图的谱理论来构建一个理论框架进行网络数据处理。这大大扩展了经典信号处理的理论边界。

图像信号处理为网络数据处理提供了一个新的视角和理论工具,如傅里叶变换图,图采样、小波重建、图像过滤和图。这些工具中扮演重要角色的任务如网络数据恢复,压缩,semi-supervised分类、异常检测、等,仅举几例。

此外,图像信号处理在传感器网络应用潜力巨大,智能电网,医学神经网络,网络的车辆,和其他领域。在网络,图像信号处理算法往往是与一个计算中心在一个集中的方式实现。集中处理方法的优点是灵活调度时的资源和容易部署。
随着网络规模的增加,然而,迅速集中方法计算复杂度的增加,导致沉重的硬件要求。此外,中央节点容易受到外部的攻击,这可能导致整个网络的瘫痪。

地址和克服上述问题,本研究课题旨在收集捐款,但不限于,以下主题:

•图像信号处理的基本理论
•分布式处理图像信号的算法和应用
•图学习的基本理论及其应用
•图高维网络数据建模及其关键技术
•图神经网络理论和应用技术
•图像信号处理在传感器网络中的应用
•图像信号处理在雷达中的应用
•图像信号处理网络数据处理中的应用
•图像信号处理在图像处理中的应用
•应用图像信号处理点云数据

关键字:图像信号处理,图像光谱理论,图滤波器组,图形过滤器,图信号采样和重建,图学习,点云处理

重要提示:所有贡献这个研究课题必须的范围内的部分和期刊提交,作为其使命声明中定义。雷竞技rebat前沿有权指导检查手稿更适合部分或同行评审的期刊在任何阶段。