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Digital Image Processing: An Algorithmic Introduction
Dieses moderne, in sich geschlossene Lehrbuch bietet eine leicht zugängliche Einführung in das Gebiet aus der Perspektive eines praktizierenden Programmierers und unterstützt eine detaillierte Darstellung der grundlegenden Konzepte und Techniken mit praktischen Übungen und vollständig ausgearbeiteten Implementierungsbeispielen. Diese mit Spannung erwartete 3. Auflage des maßgeblichen Lehrbuchs zur digitalen Bildverarbeitung wurde vollständig überarbeitet und um neue Inhalte, verbesserte Abbildungen und Lehrmaterialien erweitert.
Themen und Merkmale:
⬤ .
⬤ Enthält neue Kapitel über die Anpassung geometrischer Primitive, randomisierte Merkmalserkennung (RANSAC) und maximal stabile Extrembereiche (MSER).
⬤ Enthält Übungen für die meisten Kapitel und bietet zusätzliche ergänzende.
⬤ Materialien und Softwareimplementierungen auf einer zugehörigen Website.
⬤ Verwendet ImageJ für alle Beispiele, eine weit verbreitete Open-Source-Bildgebungsumgebung, die.
⬤ auf allen wichtigen Plattformen laufen kann.
⬤ Beschreibt jede Lösung schrittweise in mathematischer Form, als abstrakte Pseudocode-Algorithmen und als vollständige Java-Programme, die leicht auf andere Programmiersprachen portiert werden können.
⬤ Bietet im Vorwort Vorschläge für einen ein- oder zweisemestrigen Kurs.
Fortgeschrittene Studenten und Doktoranden finden in diesem umfassenden und an Beispielen reichen Lehrbuch die ideale Einführung in die digitale Bildverarbeitung. Es wird sich auch für Forscher und Fachleute, die ein praxisorientiertes Selbststudium anstreben, als unschätzbar wertvoll erweisen.