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  • Digital Image Processing, Global Edition (Gonzalez, Rafael C.~Woods, Richard E.)
    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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  • Was sind die Vorteile und Nachteile der Bildkompression in Bezug auf die Dateigröße und Bildqualität?

    Die Vorteile der Bildkompression sind eine reduzierte Dateigröße, die Speicherplatz spart und die Übertragungsgeschwindigkeit verbessert. Die Nachteile sind eine potenzielle Verschlechterung der Bildqualität, insbesondere bei starken Kompressionsraten, und ein Verlust von Details. Es ist wichtig, einen Kompromiss zwischen Dateigröße und Bildqualität zu finden, um die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen.

  • 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.

  • Wie kann ich ein digitales Bild so optimieren, dass es in höchster Auflösung und Bildqualität angezeigt wird?

    1. Verwende eine hochauflösende Kamera oder scannen das Bild mit hoher DPI. 2. Bearbeite das Bild in einem Bildbearbeitungsprogramm, um Kontrast, Helligkeit und Schärfe zu optimieren. 3. Speichere das Bild im richtigen Dateiformat (z.B. PNG oder TIFF) und in hoher Auflösung, um die bestmögliche Bildqualität zu erhalten.

  • Wie werden Farberkennungsalgorithmen eingesetzt und welche Vorteile bieten sie in der Bildverarbeitung?

    Farberkennungsalgorithmen werden verwendet, um automatisch Farben in Bildern zu identifizieren und zu analysieren. Sie ermöglichen eine schnelle und präzise Klassifizierung von Farben, was in der Bildverarbeitung zur Automatisierung von Prozessen wie Sortierung, Qualitätskontrolle oder Objekterkennung genutzt wird. Durch den Einsatz von Farberkennungsalgorithmen können Fehler minimiert, die Effizienz gesteigert und die Genauigkeit von Bildanalysen verbessert werden.

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