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Digital Image Processing, Global Edition (Gonzalez, Rafael C.~Woods, Richard E.)
Digital Image Processing, Global Edition , For courses in Image Processing and Computer Vision. Introduce your students to image processing with the industry's most prized text For 40 years, Image Processing has been the foundational text for the study of digital image processing. The book is suited for students at the college senior and first-year graduate level with prior background in mathematical analysis, vectors, matrices, probability, statistics, linear systems, and computer programming. As in all earlier editions, the focus of this edition of the book is on fundamentals. The 4th Edition, which celebrates the book's 40th anniversary, is based on an extensive survey of faculty, students, and independent readers in 150 institutions from 30 countries. Their feedback led to expanded or new coverage of topics such as deep learning and deep neural networks, including convolutional neural nets, the scale-invariant feature transform (SIFT), maximally-stable extremal regions (MSERs), graph cuts, k-means clustering and superpixels, active contours (snakes and level sets), and exact histogram matching. Major improvements were made in reorganizing the material on image transforms into a more cohesive presentation, and in the discussion of spatial kernels and spatial filtering. Major revisions and additions were made to examples and homework exercises throughout the book. , > , Auflage: 4th edition, Erscheinungsjahr: 20180428, Produktform: Kartoniert, Autoren: Gonzalez, Rafael C.~Woods, Richard E., Auflage: 18004, Auflage/Ausgabe: 4th edition, Seitenzahl/Blattzahl: 1024, Fachschema: Bildbearbeitung~Bildverarbeitung~Grafik (EDV) / Bildverarbeitung, Fachkategorie: Bildverarbeitung, Imprint-Titels: Pearson Higher Education, Warengruppe: HC/Informatik, Fachkategorie: Elektrotechnik, Thema: Verstehen, Text Sprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Pearson, Verlag: Pearson, Verlag: Pearson Education Limited, Länge: 195, Breite: 234, Höhe: 39, Gewicht: 1606, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe, Genre: Importe, Vorgänger EAN: 9780135052679, Katalog: LIB_ENBOOK, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0004, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
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Image Processing Unit für den Ricoh IS 420
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Bild Image Image ca. 30x40cm
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Was sind die verschiedenen Arten von Kanten in der Graphentheorie und wie werden sie in der Bildverarbeitung zur Kantenerkennung verwendet?
In der Graphentheorie gibt es verschiedene Arten von Kanten, darunter ungerichtete Kanten, gerichtete Kanten und gewichtete Kanten. Ungerichtete Kanten verbinden zwei Knoten ohne eine bestimmte Richtung, während gerichtete Kanten eine Richtung haben, die von einem Knoten zum anderen zeigt. Gewichtete Kanten haben zusätzlich zu ihrer Existenz auch ein Gewicht, das ihre Stärke oder Kosten darstellt. In der Bildverarbeitung werden Kanten zur Kantenerkennung verwendet, um die Grenzen zwischen Objekten im Bild zu identifizieren. Ungerichtete Kanten können verwendet werden, um die Verbindung zwischen benachbarten Pixeln zu modellieren, während gerichtete Kanten die Richtung der Kanten im Bild berücksichtigen können. Gewichtete Kanten können verwendet werden, um die Stärke oder Intens
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Was sind die verschiedenen Arten von Kanten in der Graphentheorie und wie werden sie in der Bildverarbeitung zur Kantenerkennung verwendet?
In der Graphentheorie gibt es verschiedene Arten von Kanten, darunter ungerichtete Kanten, gerichtete Kanten und gewichtete Kanten. Ungerichtete Kanten verbinden zwei Knoten ohne eine bestimmte Richtung, während gerichtete Kanten eine Richtung haben, die von einem Knoten zum anderen zeigt. Gewichtete Kanten haben zusätzlich zu ihrer Existenz auch eine numerische Bewertung, die ihre Stärke oder Kosten darstellt. In der Bildverarbeitung werden Kanten zur Kantenerkennung verwendet, um die Grenzen von Objekten in einem Bild zu identifizieren. Ungerichtete Kanten werden verwendet, um die Verbindung zwischen benachbarten Pixeln zu modellieren, während gerichtete Kanten verwendet werden, um die Richtung von Kanten in einem Bild zu erfassen. Gewichtete Kanten können verwendet werden, um die Intens
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Was sind die verschiedenen Arten von Kanten in der Graphentheorie und wie werden sie in der Bildverarbeitung zur Kantenerkennung verwendet?
In der Graphentheorie gibt es verschiedene Arten von Kanten, darunter ungerichtete Kanten, gerichtete Kanten und gewichtete Kanten. Ungerichtete Kanten verbinden zwei Knoten ohne eine bestimmte Richtung, während gerichtete Kanten eine Richtung haben, die von einem Knoten zum anderen zeigt. Gewichtete Kanten haben zusätzlich zu ihrer Existenz auch ein Gewicht, das die Stärke oder Entfernung der Verbindung zwischen den Knoten darstellt. In der Bildverarbeitung werden Kanten zur Kantenerkennung verwendet, um die Grenzen von Objekten in einem Bild zu identifizieren. Dabei werden ungerichtete Kanten genutzt, um die Verbindung zwischen den Pixeln zu repräsentieren, während gewichtete Kanten verwendet werden, um die Intensität oder Stärke der Kante zu bestimmen. Durch die Anwendung
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Wie kann man ein digitales Bild bearbeiten, um die Bildqualität zu verbessern?
Man kann die Bildqualität verbessern, indem man die Auflösung erhöht, Kontrast und Helligkeit anpasst und eventuell Farbkorrekturen vornimmt. Zudem können störende Elemente retuschiert oder entfernt werden. Es ist wichtig, dabei nicht zu übertreiben, um ein natürliches Aussehen des Bildes zu bewahren.
Ähnliche Suchbegriffe für Kantenerkennung:
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Wie kann man ein Bild digital bearbeiten, um die Bildqualität zu verbessern?
Man kann die Bildqualität verbessern, indem man die Helligkeit, den Kontrast und die Sättigung anpasst. Außerdem kann man störende Elemente entfernen und das Bild schärfen. Mit Hilfe von Filtern und Effekten kann man das Bild weiter optimieren.
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Wie wirkt sich Bildkompression auf die Dateigröße und Bildqualität aus? Welche Methoden der Bildkompression werden am häufigsten verwendet?
Bildkompression verringert die Dateigröße, indem redundante Informationen entfernt werden, was zu einer geringeren Bildqualität führen kann. Die am häufigsten verwendeten Methoden der Bildkompression sind verlustfreie und verlustbehaftete Kompressionstechniken wie JPEG und PNG.
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Was sind die verschiedenen Arten von Kanten in der Geometrie, der Bildverarbeitung und der Graphentheorie, und wie werden sie in verschiedenen Anwendungen wie der Konstruktion von 3D-Modellen, der Kantenerkennung in Bildern und der Analyse von sozialen Netzwerken verwendet?
In der Geometrie gibt es verschiedene Arten von Kanten, wie zum Beispiel gerade Kanten, gekrümmte Kanten und schräge Kanten, die verwendet werden, um die Form und Struktur von 3D-Modellen zu definieren und zu konstruieren. In der Bildverarbeitung werden Kanten als Übergänge zwischen verschiedenen Bereichen in einem Bild definiert, und die Kantenerkennung wird verwendet, um Objekte in Bildern zu identifizieren und zu segmentieren. In der Graphentheorie werden Kanten als Verbindungen zwischen Knoten in einem Graphen betrachtet, und sie werden verwendet, um Beziehungen und Interaktionen in sozialen Netzwerken zu analysieren und zu visualisieren. Insgesamt spielen Kanten eine wichtige Rolle in verschiedenen Anwendungen, indem sie die Struktur und Beziehungen zwischen Objekten in
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Was ist ein gutes Bild für eine Bildanalyse?
Ein gutes Bild für eine Bildanalyse sollte verschiedene Elemente enthalten, die analysiert werden können, wie zum Beispiel Farben, Komposition, Licht und Schatten, Linien und Formen. Es sollte auch genügend Details und Kontraste aufweisen, um eine detaillierte Analyse zu ermöglichen. Darüber hinaus kann ein Bild, das eine emotionale oder narrative Wirkung hat, die Analyse interessanter machen.
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