Alfred Nischwitz, Max Fischer, Peter Haberäcker

Bildverarbeitung

Band II des Standardwerks Computergrafik und Bildverarbeitung

• Broschiertes Buch

Produktbeschreibung

Im Buch "Bildverarbeitung" finden Sie Grundlagen für Studium und Praxis über die Verarbeitung von digitalen Bildern. Beide Bände des Standardwerks Computergrafik und Bildverarbeitung setzen bewusst den Fokus auf Grundlagen und Anwendungen. Das erfolgreiche didaktische Konzept wurde aktualisiert und ergänzt.Der zweite Band des Standardwerks Computergrafik und Bildverarbeitung führt den Leser durch die Themen der Bildverarbeitung. Der Fokus liegt auf der anschaulichen Erklärung der Grundlagen der Bildverarbeitung. Profitieren Sie von dem kostenlosen Online-Service mit Beispiel-Software und Bildverarbeitungswerkzeugen.

Produktdetails

• Lehrbuch
• Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden / Springer Vieweg / Springer, Berlin
• Artikelnr. des Verlages: 978-3-658-28704-7
• 4. Aufl.
• Erscheinungstermin: 2. Januar 2020
• Deutsch
• Abmessung: 240mm x 168mm x 32mm
• Gewicht: 1186g
• ISBN-13: 9783658287047
• ISBN-10: 3658287047
• Artikelnr.: 58079021

Autorenporträt

Prof. Dr. Alfred Nischwitz, Hochschule München, industriell erfahrener Experte auf den Gebieten Computergrafik, Bildverarbeitung und Maschinelles Lernen. Prof. Dr. Max Fischer, Hochschule München, international ausgewiesener Forscher auf den Gebieten Robotik, Computer Vision und Embedded Systems. Prof. Dr. Gudrun Socher, Hochschule München, Professorin für Mensch-Maschine-Interaktion mit internationaler Erfahrung in Computer Vision und Mustererkennung. Prof. Dr. Peter Haberäcker, ehem. Hochschule München, Pionier auf dem Gebiet Bildverarbeitung/Mustererkennung, hat dazu bereits zwei Lehrbücher geschrieben.

Inhaltsangabe

Zusammenhang Computergrafik - Bildverarbeitung.- Digitale Bilddaten.- Modifikation der Grauwerte.- Operationen im Ortsbereich.- Mathematische Morphologie.- Kanten und Linien.- Operationen im Frequenzbereich.- Modifikation der Ortskoordinaten.- Demosaicing.- Szenenanalyse.- Merkmale: Grauwert und Farbe.- Merkmale aus mehrkanaligen Bildern.- Merkmale aus Bildfolgen.- Merkmale aus Umgebungen: Texturen.- Korrespondenzen in Bildern.- Gauß- und Laplace-Pyramiden.- Scale Space Filtering.- Baumstrukturen.- Segmentierung und numerische Klassifikation.- Klassifizierung mit neuronalen Netzen.- Segmentierung mit Fuzzy Logic.- Run-Length-Coding.- Einfache segmentbeschreibende Parameter.- Das Strahlenverfahren.- Neuronale Netze und Segmentbeschreibung.- Kalman-Filter.- Zusammenfassen von Segmenten zu Objekten.