UCL-Comp0114 Imaging Inverse Problems课程旨在介绍在图像处理和图像重建中涉及的反问题以及相关的优化、数学和数值工具的概念。本课程将涵盖前进和反问题的基本原理、优化方法以及实践中的应用。
该课程的目标是：
1. 引导学生了解反问题、优化以及图像处理和图像重建中适当的数学和数值工具的应用。
2. 培养学生使用优化和其他方法解决数学问题和编程技术的能力。
3. 提供成像科学方面的实践问题的经验，包括图像增强、重建和断层扫描。
完成该模块后，学生将能够：
1. 在图像处理和图像重建中展示对前进和反问题、不良性和正则化原则的理解。
2. 运用优化和其他方法解决数学问题和编程技术。
3. 在成像科学方面应用所学知识，包括图像增强、重建和断层扫描。
本课程的内容涵盖以下主题：
介绍：包括示例问题、数据拟合概念、存在性、独特性、稳定性、贝叶斯解释等。
数学工具：涵盖线性代数、变分方法、优化方法、稀疏概念等。
应用程序：包括图像去噪、图像重建、线性图像重建等。
其他方法：基于学习的方法等。
为了有资格选择该模块作为选项或选修课，学生必须：
1. 在计划和学习年度中注册该模块。
2. 具备强大的数学和编程技能，包括傅立叶理论、线性代数、计算、概率和MATLAB编程等。
3. 学生应进行自我评估测试，以评估其该模块的数学能力。
对于对图像处理和图像重建中的反问题感兴趣的学生来说，UCL-Comp0114成像中的逆问题课程将提供丰富的学习体验。
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