Computergrafik und Bildverarbeitung

In diesem Buch finden Sie alles, was Sie für Studium und Praxis über Generierung und Verarbeitung von digitalen Bildern wissen und anwenden möchten. Vorteile sind der klare didaktische Aufbau und die - nahezu - vollständige Behandlung aktueller Methoden und Themen. Von der Generierung synthetischer Bilder und Szenarien in interaktiven Anwendungen über die Vorverarbeitung und Merkmalsextraktion digitaler Bilder bis zur Bildsegmentierung, Objekterkennung und Objektverfolgung mit Kalman-Filtern.
Profitieren Sie von dem kostenlosen Online-Service: Bildverarbeitungswerkzeuge, Beispiel-Software und interaktive Vorlesungen (als HTML-Seiten mit Java-Applets und Praktikumsaufgaben).
Folgende Themen wurden ergänzt: Der Canny-Kantendetektor und die Segmentierung lauflängenkodierter Binärbilder mit einem Union-Find-Algorithmus.

Prof. Dr. Alfred Nischwitz, FH München, industriell erfahrener Experte auf den Gebieten Computergrafik, Bildverarbeitung und Mustererkennung.
Prof. Dr. Max Fischer, FH München, international ausgewiesener Forscher auf den Gebieten Robotik, Computer Vision und Embedded Systems.
Prof. Dr. Peter Haberäcker, FH München, Pionier auf dem Gebiet Bildverarbeitung/Mustererkennung, hat dazu bereits zwei Lehrbücher geschrieben.

Zusammenhang zwischen Computergrafik und Bildverarbeitung.- Zusammenhang zwischen Computergrafik und Bildverarbeitung.- Computergrafik.- Interaktive 3D-Computergrafik.- Anwendungen interaktiver 3D-Computergrafik.- Einführung in die 3D-Computegrafik mit Open GL.- Geometrische Grundobjekte.- Koordinatensysteme und Transformationen.- Verdeckung.- Farbe, Transparenz und Farbmischung.- Anti-Aliasing.- Nebel und atmosphärische Effekte.- Beleuchtung und Schattierung.- Texturen.- Animationen.- Beschleunigungsverfahren für Echtzeit 3D-Computergrafik.- Bildverarbeitung.- Digitale Bilddaten.- Modifikation der Grauwerte.- Operationen im Ortsbereich.- Rangordnungsoperatoren und mathematische Morphologie.- Kanten und Linien.- Operationen im Frequenzbereich.- Modifikation der Ortskoordinaten.- Szenenanalyse.- Merkmale: Grauwert und Farbe.- Merkmale aus mehrkanaligen Bildern.- Merkmale aus Bildfolgen.- Merkmale aus Umgebungen: Texturen.- Gauß- und Laplace-Pyramiden.- Scale Space Filtering.- Baumstrukturen.- Segmentierung und numerische Klassifikation.- Klassifizierung mit neuronalen Netzen.- Segmentierung mit Fuzzy Logic.- Speicherung von Segmenten mit Run-Length-Coding.- Einfache segmentbeschreibende Parameter.- Segmentbeschreibung mit dem Strahlenverfahren.- Neuronale Netze und Segmentbeschreibung.- Kalman-Filter.- Zusammenfassen von Segmenten zu Objekten.