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Boek

Bildverstehen

Bildverstehen - Pinz, Axel - ISBN: 9783211825716
Prijs: € 58,90
Levertijd: 4 tot 6 werkdagen
Bindwijze: Boek
Genre: Toegepaste webdesign
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Beschrijving

Bildverstehen, Bilder und die ihnen zugrundeliegenden Szenen mit den darin vorkommenden Objekten verstehen und beschreiben, das bedeutet aus der Sicht der Informatik: Sehen mit dem Computer - 'Computer Vision'.
Das Buch behandelt neben wichtigen Merkmalen des menschlichen visuellen Systems auch die nötigen Grundlagen aus digitaler Bildverarbeitung und aus künstlicher Intelligenz.
Im Zentrum steht die schrittweise Entwicklung eines neuen Systemmodells für Bildverstehen, anhand dessen verschiedene "Abstraktionsebenen" des maschinellen Sehens, wie Segmentation, Gruppierung auf Aufbau einer Szenenbeschreibung besprochen werden.
Das Buch bietet außerdem einen Überblick über gegenwärtige Trends in der Forschung sowie eine sehr aktuelle und ausführliche Bibliographie dieses Fachgebietes.
Es liegt hiermit erstmalig eine abgeschlossene, systematische Darstellung dieses noch jungen und in dynamischer Entwicklung begriffenen Fachgebietes vor.

Details

Titel: Bildverstehen
auteur: Pinz, Axel
Mediatype: Boek
Taal: Duits
Aantal pagina's: 235
Uitgever: Springer Verlag Gmbh
Plaats van publicatie: AT
NUR: Toegepaste webdesign
Afmetingen: 244 x 170 x 13
Gewicht: 408 gr
ISBN/ISBN13: 9783211825716
Intern nummer: 24294781

Inhoudsopgave

1 Einleitung.- 1.1 An den Leser.- 1.2 Zum Aufbau des Buches.- 1.3 Der Begriff "Bildverstehen".- 2 Über das Sehen.- 2.1 Neurophysiologie.- 2.1.1 Nervenzelle und Gehirn.- 2.1.2 Das Auge.- 2.1.3 Optische Reizleitung im Gehirn.- 2.1.4 Die ersten Verarbeitungsschritte.- 2.1.5 Zusammenfassung.- 2.2 Perzeptive und Kognitive Psychologie.- 2.2.1 Bottom-Up Gruppierung.- 2.2.2 Form und Organisation.- 2.2.3 Die dritte Dimension.- 2.2.4 Links - Rechts.- 2.3 Die Informationsverarbeitungs-Sicht.- 2.4 Zusammenfassende Beobachtungen.- 2.5 Bibliographie.- 3 Grundlagen aus digitaler Bildverarbeitung und Mustererkennung.- 3.1 Das digitale Rasterbild.- 3.1.1 Abt ast verfahren.- 3.1.2 Quantisierung.- 3.1.3 Bildformate, Multibilder.- 3.1.4 Nachbarschaft.- 3.1.5 Farbmodelle.- 3.2 Bildvorverarbeitung.- 3.3 Erste Bildanalyseschritte: Das Histogramm.- 3.4 Bilder in neue Bilder überführen: Filteroperationen und Transformationen.- 3.5 Punktoperationen.- 3.5.1 Kontrastveränderungen.- 3.5.2 Schwellwertoperationen.- 3.5.3 Look-Up-Tabellen.- 3.5.4 Punktoperationen mit mehreren Bildern.- 3.5.5 Histogramm-Verebnung.- 3.6 Faltung.- 3.6.1 Der Rand des Bildes.- 3.6.2 Beispiele zur Faltung.- 3.7 Lokale Operationen.- 3.7.1 Faltung mit lokalen Fensteroperationen.- 3.7.2 Andere lokale Fensteroperationen.- 3.8 Morphologische Operationen.- 3.9 Globale Operationen.- 3.9.1 Fouriertransformation.- 3.9.2 Andere globale Operationen.- 3.10 Bildpyramiden.- 3.10.1 Gaußpyramide.- 3.10.2 Laplacepyramide.- 3.10.3 Anwendungen von Pyramiden.- 3.10.4 Zusammenfassung.- 3.11 Von Pixeln zu Merkmalen.- 3.11.1 Der Merkmalsraum.- 3.11.2 Klassifikation im Merkmalsraum.- 3.12 Bibliographie.- 4 Grundlagen aus Artificial Intelligence.- 4.1 Produktionssysteme (PS).- 4.1.1 Die Problemlösung im PS.- 4.1.2 Prädikatenlogik erster Ordnung, Prolog.- 4.2 Expertensysteme.- 4.3 Repräsentation ? Beschreibung.- 4.4 Wissensrepräsentation.- 4.4.1 Semantische Netze.- 4.4.2 Frames.- 4.5 Funktionale Programmierung, LISP.- 4.6 Neurale Netzwerke (Konnektionismus).- 4.6.1 Allgemeines Modell für ein Neurales Netz.- 4.6.2 Beispiele häufig verwendeter Netzwerkmodelle.- 4.6.3 Ein Netzwerk zur Bildinterpretation.- 4.7 Bibliographie.- 5 Ein Systemmodell für Bildverstehen.- 5.1 Repräsent ationsebenen.- 5.2 Prozesse.- 5.3 Kontrolle und Auswahl.- 5.4 Das vollständige Modell.- 6 Segmentation: Vom Bild zu Bildobjekten.- 6.1 "Token" und "Tokenset".- 6.2 Flächenbasierte Segmentation.- 6.2.1 Schwellwerte Setzen ('Histogram Thresholding').- 6.2.2 'Region Growing'.- 6.2.3 'Split' und 'Merge'.- 6.2.4 'Blobs' und 'Scale Space'.- 6.2.5 Beispiel für ein 'constellation' Token ..- 6.3 Kantenbasierte Segmentation.- 6.3.1 Repräsentation von Kanten, Linien und Kurven.- 6.3.2 Gradienten und 'Zero-Crossings'.- 6.3.3 Beispiele (Sobel, DoG und Canny).- 6.3.4 2D Modelle.- 6.4 Kombinieren und Einschränken.- 6.5 Token Merkmale.- 6.5.1 2D Formmerkmale.- 6.5.2 Andere Merkmale.- 6.5.3 Invarianz.- 7 Von "Tokens" zu symbolischer Repräsentation.- 7.1 Gruppierung, Constraints.- 7.2 2D Szenenbeschreibung.- 7.2.1 Das Schema System.- 7.2.2 Neurale Netze in der Fernerkundung.- 7.3 "Shape from X".- 7.4 3D Formbeschreibungen.- 7.5 Objektrepräsentation in Frames.- 8 Verstehen.- 8.1 Matching.- 8.1.1 Image-Matching, Template-Matching.- 8.1.2 Klassifikation.- 8.1.3 Relational Distance Matching.- 8.2 Kontrolle.- 8.3 Lernen.- 9 Epilog.- 9.1 Fusion und 'Active Fusion'.- 9.2 Fusion in Medizin und Fernerkundung.- 9.2.1 Diagnose und Therapie der altersbedingten Makuladegeneration.- 9.2.2 Klassifikation von Satellitenbildern.- A KBVision.

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