Kundenrezension

4.0 von 5 Sternen Sehr guter und weitläufiger Überblick zur Thematik mit Möglichkeiten zur Vertiefung., 26. August 2012
Von 
Verifizierter Kauf(Was ist das?)
Rezension bezieht sich auf: Image Processing, Analysis, and Machine Vision (Taschenbuch)
Das Buch "Image Processing, Analysis, and Machine Vision" von Milan Sonka et al. liefert einen breit gefächerten Überblick zu den Themen
Digitale Bildverabeitung, Computer-Vision und in diesem Zusammenhang Machine Learning. Besonders interessant für die Anwendung ist das
Algorithmen-Verzeichnis welches viele gängigen Algorithmen der Themengebiete in natürlicher Sprache durch Aufzählungspunkte in eigenen
hervorgehobenen Kästen beschreibt. Ein ausführliches Index-Verzeichnis lässt anhand von Schlagworten schnell die gesuchten Algorithmen
finden.
Trotz guter Skizzen und Beispielabbildungen und Konzeption als Lehrbuch erwartet den Leser meiner Meinung nach ein eher akademisches
Nachschlagewerk. Die vielen Formeln können zunächst abschreckend wirken. Ein mathematisches Verständnis der Verfahren ist allerdings
auf Dauer notwendig um eigene kreative Lösungsideen zu entwickeln.
Wer ein kompletter Neuling auf dem Gebiet ist und vor allem Anregungen in der parktischen Umsetzung braucht (Programmierung) kann
mit diesem Buch (ohne das zusätzliche praxisorientierte Übungsbuch: "Image Processing, Analysis, and Machine Vision:
A MATLAB Companion" Svoboda et al.) überfordert sein . Für Wissenschaftler und erfahrenere Anwender bietet das Buch durch ausführliche
Quellenangaben sehr viele Möglichkeiten zur weiteren Vertiefung. Ich nutze das Buch hauptsächlich um Verweise für Lösungansätze zu den
behandelten Themen zu finden und um einen weitläufigeren Überblick zu der Thematik zu erlangen. Zusammen mit den praxisorientiertem Begleitbuch
mit Lösungsvorschlägen bietet es dem Leser sehr gute Ansatzmöglichkeiten für eigene Problemstellungen.
Für den Einstieg in das Thema Bildverarbeitung (nicht in die weiterführenden Themen Machine Vision wozu auch das automatisierte "Verständnis"
von Bilddaten gehört) empfehle ich das Buch "Digitale Bildverarbeitung: Eine Einführung mit Java und ImageJ".

Behandelt werden die Themen:
Das Bild und seine Repräsentation
Das Bild und sein physikalischer und mathematischer Hintergrund
Datenstrukturen für Bildanalysen
Segmentierung
Formrepräsentation und -beschreibung
Objekterkennung
Bildverstehen (mehr Machine Learning - Inhalte)
3D Sehen und Geometrie
Anwendung von 3D Sehen
Mathematische Morphologie
Bilddatenkompression
Texturen
Bewegungsanalysen

Fazit:
Für Leser die sich bereits mit der Materie beschäftigt haben ist das Buch gut geeignet um sowohl als Naschlagewerk mit ausführlichen Quellenangaben
als auch mit Begleitbuch als erste Anlaufstelle für praktische Lösungsansätze in eigenen Problemstellungen zu dienen. Auch als Leitfaden für die
akademische Lehre kann es verwendet werden. Im Vergleich zu anderen Büchern zu dieser Thematik stellt es sehr viele Themenbereiche vor.
Für Einsteiger halte ich das Buch für weniger geeignet bzw. es gibt zunächst deutschsprachige Alternativen die den Einstieg leichter gestalten.
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