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Download PDF by Univ.-Ass. Dr. Axel Pinz (auth.): Bildverstehen

By Univ.-Ass. Dr. Axel Pinz (auth.)

ISBN-10: 3211825711

ISBN-13: 9783211825716

ISBN-10: 3709193583

ISBN-13: 9783709193587

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 desktop - ‘Computer Vision’. Das Buch behandelt neben wichtigen Merkmalen des menschlichen visuellen platforms 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 tendencies 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.

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Die vorliegende Arbeit entstand während meiner Tätigkeit als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Umformtechnik (IfU) der Universität Stuttgart. Herrn Prof. Dr. -Ing. habil. Klaus Pöhlandt danke ich herzlich für die Betreuung der Arbeit, für das mir entgegengebrachte Vertrauen, seine großzügige Förderung sowie die wertvollen Diskussionen und Anregungen.

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Wahrend m dem inform uber tngonometrische Reihen das Haupt mteresse auf der Konvergenzfrage hegt, werden in dem Teil uber Ortho gonalpolynome mehr die mdlvlduellen Eigenschaften derselben in den Vordergrund gestellt und auch zwel Paragraphen uber dIe allgemeinen Kugelfunktionen hmzugefugt. Ich erlaube mir, den Leser auf meine einheltliche Behandlung der sog.

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Wir wollen nun anhand einiger Beispiele zeigen, wie man das Histogramm fUr erste Bildanalyseschritte benutzt. a zeigt das Histogramm zu Abb. a. Aufgrund des Histogramms konnen wir den zuvor als "flau" bezeichneten Eindruck quantifizieren. Wir sehen, daB nur Grauwerte zwischen 68 und 158 vorkommen. Die Grauwertebereiche von 0 bis 57 und von 159 bis 255 werden nicht genutzt. Wir konnen nun auch genauer spezifizieren, wie es zu Abb. b kommt. Der Kontrast wird erh6ht, indem das Intervall [58, 158] durch lineare Interpolation auf [0,255] abgebildet wird.

Man sieht auch deutlich die dabei entstehenden Rundungsfehler. Wir konnen aber oft noch viel mehr aus einem Histogramm herauslesen. Betrachten wir die Form des Histogramms Abb. a. 3. ERSTE BILDANALYSESCHRITTE: DAS HISTOGRAMM .. 00 255 1200 0 1000 100 '00

C und f) und das zugehorige Ausgabebild (Abb. d und g). 5. 4 Punktoperationen mit mehreren Bildern Es ki:innen natiirlich auch mehrere Eingabebilder Ei in Form einer Punktoperation miteinander verkniipft werden: f: EJ(x , y) , ... ,Ei(x,y) f-+ A(x , y) A(x , y) = f(EJ (x, y), ... 14) Die Eingabebilder ki:innen arithmetisch miteinander verkniipft werden (Addition , Subtraktion , Multiplikation , Division). 23 zeigt ein Beispiel fiir die Subtraktion . Die beiden Eingabebilder EJ (Abb. a) und E2 (Abb.

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Bildverstehen by Univ.-Ass. Dr. Axel Pinz (auth.)


by Richard
4.3

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