Im Buch "Computergrafik und Bildverarbeitung" finden Sie alles, was Sie für Studium und Praxis über Generierung und Verarbeitung von digitalen Bildern wissen möchten und wie Sie es anwenden. Das erfolgreiche didaktische Konzept wurde weiterentwickelt und liegt ab dieser dritten Auflage in zwei Teilen vor.
"Computergrafik und Bildverarbeitung" Band II führt den Leser durch die digitale Bildverarbeitung, die mit Ihren Verfahren die Grundlagen für praktische Anwendungen von bildauswertenden und bildgenerierenden Systemen in vielen Bereichen bildet.
Inhalt
Bildverarbeitung: Farben, Kanten, Texturen, Bewegung, Gauss- und Laplace-Pyramiden, Demosaicing, Canny-Kantendetektor - Mustererkennung: Numerische Klassifikation, Neuronale Netze, Fuzzy Logic, Kalman-Filter, Korrespondenzen in Bildern - Segmentierung lauflängenkodierter Binärbilder mit einem Union-Find-Algorithmus
Die Zielgruppe
Studenten der Informatik und der Ingenieurwissenschaften (FH und Uni)
Praktiker, die sich beruflich mit Methoden der Computergrafik und Bildverarbeitung befassen
Die Autoren
Prof. Dr. Alfred Nischwitz, Hochschule München, industriell erfahrener Experte auf den Gebieten Computergrafik, Bildverarbeitung und Mustererkennung.
Prof. Dr. Max Fischer, Hochschule München, international ausgewiesener Forscher auf den Gebieten Robotik, Computer Vision und Embedded Systems.
Prof. Dr. Peter Haberäcker, Hochschule München, Pionier auf dem Gebiet Bildverarbeitung/Mustererkennung, hat dazu bereits zwei Lehrbücher geschrieben.
Prof. Dr. GudrunSocher, Hochschule München, Professorin für Mensch-Maschine-Interaktion mit internationaler Erfahrung in Computer Vision und Mustererkennung.
"Computergrafik und Bildverarbeitung" Band II führt den Leser durch die digitale Bildverarbeitung, die mit Ihren Verfahren die Grundlagen für praktische Anwendungen von bildauswertenden und bildgenerierenden Systemen in vielen Bereichen bildet.
Inhalt
Bildverarbeitung: Farben, Kanten, Texturen, Bewegung, Gauss- und Laplace-Pyramiden, Demosaicing, Canny-Kantendetektor - Mustererkennung: Numerische Klassifikation, Neuronale Netze, Fuzzy Logic, Kalman-Filter, Korrespondenzen in Bildern - Segmentierung lauflängenkodierter Binärbilder mit einem Union-Find-Algorithmus
Die Zielgruppe
Studenten der Informatik und der Ingenieurwissenschaften (FH und Uni)
Praktiker, die sich beruflich mit Methoden der Computergrafik und Bildverarbeitung befassen
Die Autoren
Prof. Dr. Alfred Nischwitz, Hochschule München, industriell erfahrener Experte auf den Gebieten Computergrafik, Bildverarbeitung und Mustererkennung.
Prof. Dr. Max Fischer, Hochschule München, international ausgewiesener Forscher auf den Gebieten Robotik, Computer Vision und Embedded Systems.
Prof. Dr. Peter Haberäcker, Hochschule München, Pionier auf dem Gebiet Bildverarbeitung/Mustererkennung, hat dazu bereits zwei Lehrbücher geschrieben.
Prof. Dr. GudrunSocher, Hochschule München, Professorin für Mensch-Maschine-Interaktion mit internationaler Erfahrung in Computer Vision und Mustererkennung.
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