Download Computergrafik und Bildverarbeitung: Band II: by Alfred Nischwitz, Max Fischer, Peter Haberäcker, Gudrun PDF

By Alfred Nischwitz, Max Fischer, Peter Haberäcker, Gudrun Socher

Im Buch „Computergrafik und Bildverarbeitung“ finden Sie alles, used to be 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 common sense, 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, foreign ausgewiesener Forscher auf den Gebieten Robotik, laptop imaginative and prescient und Embedded Systems.

Prof. Dr. Peter Haberäcker, Hochschule München, Pionier auf dem Gebiet Bildverarbeitung/Mustererkennung, hat dazu bereits zwei Lehrbücher geschrieben.

Prof. Dr. Gudrun Socher, Hochschule München, Professorin für Mensch-Maschine-Interaktion mit internationaler Erfahrung in computing device imaginative and prescient und Mustererkennung.

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Auch ist es m¨oglich, dass einzelne Verarbeitungsstufen trivial l¨osbar sind oder einfach ausgelassen werden k¨onnen. In den folgenden Abschnitten und Kapiteln, die grob nach diesem Schema gegliedert sind, steht immer die Anwendung im Vordergrund. Der vorliegende Bildverarbeitungsteil gibt somit keine Abfolge von logisch, mathematisch zusammenpassenden Algorithmen wieder. Vielmehr kann es sein, dass bei einer Anwendung die unterschiedlichsten Verfahren kombiniert werden m¨ ussen. a. in [Gonz08, Toen05, Jaeh11] beschrieben.

Jeder Klasse“ wird im digitalisierten ” Bild ein Grauwert als Klassencode zugeordnet. Bei der bildlichen Reproduktion kann dann der Klassencode wieder mit dem zugeh¨origen Farbton ausgegeben werden. B. 10 und die Kapitel 11 und 20). 9: Quantisierung und Bildqualit¨at. Die Qualit¨at der Digitalisierung h¨angt nicht nur von der Wahl der Rasterfl¨achengr¨oße und der Quantisierung, sondern auch von der Art der Wiedergabe ab. (b) Wurde mit 32 · 32 Bildpunkten und 256 Graustufen digitalisiert. Die deutliche Verschlechterung gegen¨ uber (a), 512 · 512 Bildpunkte, 256 Graustufen, ergibt sich auch aus der vergr¨oßerten Darstellung der Bildpunkte als homogene graue Fl¨achen.

Das Prinzip: Intervalle des Eingabesignals se (t) werden im Ausgabesignal sa (t) festen Quantisierungsstufen zugeordnet. Sind die Quantisierungsstufen gleichabst¨andig, so spricht man von einer gleichm¨aßigen Quantisierung (uniform quantiser). Sollen Eigenheiten der menschlichen Perzeption ber¨ ucksichtigt werden, so kann man auch eine nicht gleichm¨aßige Quantisierung (nonuniform quantiser) verwenden. B. betragsm¨aßig kleine Werte des Eingabesignals feiner quantisiert werden als betragsm¨aßig große Werte.

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