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Image Processing, Analysis & and Machine Vision (Englisch) Taschenbuch – 18. April 2007

4.0 von 5 Sternen 5 Kundenrezensionen

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Taschenbuch, 18. April 2007
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-- Dieser Text bezieht sich auf eine andere Ausgabe: Taschenbuch.
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Produktinformation

Produktbeschreibungen

Synopsis

In this rapidly moving area, "Image Processing, Analysis and Machine Vision" gives details of the recent developments in the field, as well as up-to-date and comprehensive coverage of all aspects of the subject. Based on the original book published in Czech, this English edition has been considerably expanded to include 3D vision, neural networks and invariants. Further algorithms, diagrams and an up-to-date bibliography have been added to make this book useful reading for students and professionals involved in computer vision. This book should be of interest to undergraduates, graduate students and professionals. -- Dieser Text bezieht sich auf eine andere Ausgabe: Taschenbuch.

Buchrückseite

Vision allows humans to perceive and understand the world surrounding them; computer vision aims to duplicate human vision by electronically perceiving and understanding an image. Image Processing, Analysis and Machine Vision is a comprehensive introduction to the field providing up-to-date coverage of all aspects of the subject. This book reflects the authors' experience in teaching one and two semester undergraduate and graduate courses in Digital Image Processing, Digital Image Analysis, Machine Vision and Intelligent Robotics, it is also influenced by their active research in these area. Many algorithms, diagrams, examples and up-to-date references make this book required reading for students and professionals involved in computer vision. -- Dieser Text bezieht sich auf eine andere Ausgabe: Taschenbuch.

Kundenrezensionen

4.0 von 5 Sternen
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Top-Kundenrezensionen

Format: Taschenbuch Verifizierter Kauf
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.
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Von Seemann am 26. August 2015
Format: Taschenbuch
Skilled programmers will find a very good textbook which does not go into programming details but provides excellent hints in application, strengths, limits, and drawbacks of computer vision algorithms.
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Format: Gebundene Ausgabe
Viele Algorithmen und Verfahren der Bildverarbeitung werden so erklärt, dass man diese selber implementieren kann. Ein Beispiel dafür ist die Bewegungserkennung. Einige Verfahren wie z. B. die Betragsdifferenz zu einem Referenzbild und der zeitliche Median werden vorgestellt und die Schwierigkeiten bei der Anwendung dieser Verfahren werden beschrieben.

Der Kalman-Filter, der Partikel-Filter und eine Nebenbedingung für den optischen Fluss werden vorgestellt, doch halte ich es für schwierig, allein anhand der Darstellung in diesem Buch einen dieser Filter zu implementieren oder ein Verfahren zur Berechnung des optischen Flusses zu entwickeln. Daher ziehe ich einen Stern ab.

Insgesamt ist dieses Buch für Entwickler und Anwender von Algorithmen der Bildverarbeitung gut geeignet.
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Format: Gebundene Ausgabe
Die Autoren behandeln einen enormen Umfang an Material, von grundlegender Bildverarbeitung (Digitalisierung, Datenstrukturen, Vorverarbeitung, Segmentierung, Formbeschreibung, math. Morphologie, Transformationen) über Objekterkennung, 3D, Kompression, Texturbeschreibung und Bewegungsanalyse bis hin zu einigen Anwendungsbeispielen.
Die Darstellung ist einigermassen aktuell und teilweise auch detailliert. In grundlegende Ideen wird mit einfachen Beispielen eingeführt. Grosse Teile des Buches (z.B. zu Bewegungsanalyse aber auch zur Vorverarbeitung) lesen sich jedoch leider mehr wie ein Literaturüberblick statt wie ein vollständiges Lehrbuch. Die zitierte Literatur wird zwar inhaltlich kurz vorgestellt, ein Vergleich oder eine Einordnung bzw. Bewertung fehlt jedoch.
Das Buch ist für das Selbststudium daher leider ungeeignet und ohne Zugriff auf eine vollständige Bibliothek der zitierten wissenschaftlichen Zeitschriften weitestgehend wertlos, da die zitierten Publikationen in der Regel nicht frei verfügbar sind.
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Format: Gebundene Ausgabe
The authors use easy-to-understand algorithms to explain difficult concepts, and carefully selected examples that make it very a comprehensive book. For me it is an excellent textbook for beginners as well as advanced image processing people.
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