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Book Synopsis

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.



Table of Contents

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

Digitale Bildverarbeitung: Grundkurs mit

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      Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden
      Publication Date: 30/11/2020
      ISBN13: 9783658221843, 978-3658221843
      ISBN10: 3658221844

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      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.



      Table of Contents

      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

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