Bildverarbeitung : Band II des Standardwerks Computergrafik und Bildverarbeitung 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. 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 Studierende der Informatik und der Ingenieurwissenschaften (HAW 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 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. 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.