Digitale Bildverarbeitung : Grundkurs mit neuronalen Netzen und MATLAB® Praktikum Digitale Bilder Helligkeit und Kontrast Punkt und Rangoperatoren LSI Systeme und lineare Filterung Glättungsfilter Rauschen und Verzerrungen Kanten und Konturen Kantenschärfen und Hough Methode Morphologische Transformationen Fourier Transformation für digitale Bilder Filtern und Entzerren mit der 2 D DFT Künstliche Neuronen und Lernen Flache neuronale Netze für die Klassifizierung Lernen mit dem Backpropagation Algorithmus Neuronale Netze mit Faltungsschichten. Das Buch Digitale Bildverarbeitung gibt Einblicke in typische Methoden und Anwendungen. Es liefert eine solide Grundlage für die spätere fachliche Vertiefung. Dem einführenden Charakter entsprechend steht exemplarisches aktives Lernen an Beispielen und Übungen mit MATLAB® im Vordergrund. Wiederholungsfragen und kurze Aufgaben mit vollständigen Lösungen sowie viele Programmbeispiele mit Online Ressourcen unterstützen den Lernerfolg. Ein PC mit MATLAB® und der Image Processing Toolbox wird vorausgesetzt. Der Inhalt Digitale Bilder • Helligkeit und Kontrast • Punkt und Rangoperatoren • LSI Systeme und lineare Filterung • Glättungsfilter Rauschen und Verzerrungen • Kanten und Konturen • Kantenschärfen und Hough Methode • Morphologische Transformationen • Fourier Transformation für digitale Bilder • Filtern und Entzerren mit der 2 D DFT • Künstliche Neuronen und Lernen • Flache neuronale Netze für die Klassifizierung • Lernen mit dem Backpropagation Algorithmus • Neuronale Netze mit Faltungsschichten Die Zielgruppen Studierende in Bachelor und Masterstudiengängen in MINT Fächern Wissenschaftler Ingenieure und Praktiker aus dem MINT Bereich die ihre Kenntnisse auffrischen und erweitern wollen Der Autor Prof. Dr. Ing. Martin Werner lehrt Nachrichtentechnik am Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik der Hochschule Fulda.