Digitale Bildverarbeitung: Eine Algorithmische Einführung Mit Java

ISBN-13: 9783642046032 / Niemiecki / Twarda / 2015 / 803 str.

Wilhelm Burger; Mark James Burge

Opis

Der "Klassiker" der Bildverarbeitung liefert eine fundierte und anwendungsgerechte Einfuhrung in die wichtigsten Methoden und in ausgewahlte Verfahren. Seine besondere Starke: groe Detailgenauigkeit, prazise algorithmische Beschreibung sowie die unmittelbare Verbindung zwischen mathematischer Beschreibung und konkreter Implementierung. Ubungsaufgaben und Code-Beispiele runden die Darstellungen ab. Source Code und erganzende Materialien finden sich auf der Internetseite www.imagingbook.com. Die Neuauflage wurde uberarbeitet und erweitert.

Spis treści

Crunching Pixels.- Digitale Bilder.- ImageJ.- Histogramme.- Punktoperationen.- Filter.- Kanten und Konturen.- Auffinden von Eckpunkten.- Detektion einfacher Kurven.- Morphologische Filter.- Regionen in Binärbildern.- Farbbilder.- Einführung in Spektraltechniken.- Die diskrete Fouriertransformation in 2D.- Die diskrete Kosinustransformation (DCT).- Geometrische Bildoperationen.- Bildvergleich.- Automatische Schwellwertoperationen.- Filter für Farbbilder.- Lokale, invariante Bildmerkmale.- Erzeugung von Bildrauschen..- Quantitative Qualitätsmaße für Bilder.- Anhang A: Mathematische Grundlagen.- Anhang B: Java-Notizen.- Literaturverzeichnis.- Sachverzeichnis.

O autorze

Zur Vita von Herrn Dr. Burger:

Ausbildung: Master of Science (University of Utah, Computer Science), Promotion an der Johannes Kepler Universität Linz. Post-Doctoral Researcher, University of California.

Berufliche Tätigkeit: Entwicklungstechniker (Bildgebende Systeme in der Ultraschallmedizin); Research Associate (Honeywell Systems and Research Center, Minneapolis); Universitäts-Assistent an der Johannes Kepler Universität Linz (FWF-Forschungsschwerpunkt "Digitale Bildverarbeitung"); derzeit Leiter des FH-Studiengangs "Medientechnik und -Design" an der FH-Hagenberg.

Zur Vita von Herrn Dr. Burge:

He earned his doctorate degree in Computer Science at the Johannes Kepler University in Austria while a research scientist in the Austrian Science Foundation's Robust and Adaptive Methods for Image Understanding research program. He also earned a Bachelor of Arts in Computer Science from Ohio Wesleyan University, completed the fifth year's honors courses in Computer Science at the University of Aberdeen in Scotland and earned a Masters of Science in Computer Science from the Ohio State University.

He spent a number of years as a researcher at the Department of Computer Science at the Swiss Federal Institute of Technology (ETH) in Zurich, Switzerland as part of the Swiss Federal Commission for the Advancement of Scientific Research's Automatic Interpretation of Cadastral Maps project and at the Ohio State University as a postdoc in their NASA Commercial Space Center's Image Understanding and Interpretation project.

Associate Professor in Computer Science (a CSAB accredited department within the School of Computing with a total of 24 faculty members, 21 with earned Doctorate degrees and around 300 majors) at Armstrong Atlantic State University (a comprehensive Carnegie Master's University I of 6500 undergraduate and master's students that is part of the University System of Georgia).

Blurb

In der überarbeiteten und inhaltlich erweiterten Neuauflage des international erfolgreichen Klassikers, der von Praktikern und Dozenten gerne eingesetzt wird, geben die Autoren eine fundierte Einführung in die wichtigsten Methoden der digitalen Bildverarbeitung und ausgewählte Verfahren, die in ähnlich umfassender Form sonst kaum zu finden sind. Die praktische Anwendbarkeit steht dabei im Vordergrund, während formale Aspekte auf das Wesentliche reduziert sind. Die anerkannten Stärken dieses Buchs sind einerseits die ungewöhnlich hohe Detaillierung sowie die präzise algorithmische Beschreibung und unmittelbare Verbindung zwischen mathematischer Beschreibung und konkreter Implementierung.

Der Text eignet sich als detaillierte Referenz für Praktiker und Anwender gängiger moderner Verfahren, z.B. in der Robotik, Medizin, Biologie, Astronomie, Medientechnik oder Materialprüfung. Zugleich bildet das Buch eine Basis für die Lehre oder das Selbststudium und wird an vielen Hochschulen weltweit erfolgreich eingesetzt. Konkrete Übungsaufgaben runden die Darstellungen ab. Die klar strukturierten Code-Beispiele basieren auf der in Java implementierten und frei verfügbaren Bildverarbeitungssoftware ImageJ, sind aber davon weitgehend unabhängig. Source Code und ergänzende Materialien finden sich online auf der zugehörigen Support-Site (www.imagingbook.com).