Посвящена статистическому анализу информации, получаемой в томографическом эксперименте, и применению методов теории статистических решений для синтеза оптимальных алгоритмов компьютерной томографии.

Приводятся статистические модели проекционных данных, позволяющие учесть сопутствующие томографическому процессу различные флуктуационные эффекты. Анализируется качество томографических изображений, восстанавливаемых по проекционным данным со случайными искажениями. Рассматривается пятенная структура томографических изображений и проводится ее сравнение с спекл-структурой когерентных оптических изображений. Исследуются точности, потенциально достижимые в томографическом эксперименте. Синтезируются алгоритмы распознавания, определяется структура оптимальных оценок неизвестных параметров и возможные виды винеровских фильтров для томографических изображений. С единых позиций теории статистических решений обсуждаются вопросы эффективности распознавания, проводимого либо непосредственно по проекционным данным либо по восстанавливаемым из них томографическим изображениям.

Для научных работников. Полезна инженерам, занимающимся разработкой оптимальных томографических методов и их применением. Она представляет интерес и для тех, чья научная деятельность связана с дальнейшим развитием и применением общей теории оптимальных методов обработки информации. Это и многое другое вы найдете в книге Статистическая теория голографии (И. Н. Троицкий)