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Titlebook: Bildverarbeitung und Objekterkennung; Computer Vision in I Herbert Sü?e,Erik Rodner Textbook 2014 Springer Fachmedien Wiesbaden 2014 Abtast

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樓主
發(fā)表于 2025-3-21 18:47:51 | 只看該作者 |倒序?yàn)g覽 |閱讀模式
期刊全稱Bildverarbeitung und Objekterkennung
期刊簡稱Computer Vision in I
影響因子2023Herbert Sü?e,Erik Rodner
視頻videohttp://file.papertrans.cn/187/186216/186216.mp4
發(fā)行地址Alle wichtigen Aspekte und Teilbereiche (2D und 3D) in einem Lehrbuch.2D-Bild- und Signalverarbeitung, 3D-Bildverarbeitung und Objekterkennung im überblick.Zusammenh?nge der verschiedenen Verfahren ve
圖書封面Titlebook: Bildverarbeitung und Objekterkennung; Computer Vision in I Herbert Sü?e,Erik Rodner Textbook 2014 Springer Fachmedien Wiesbaden 2014 Abtast
影響因子Dieses Buch erl?utert, wie Informationen automatisch aus Bildern extrahiert werden. Mit dieser sehr aktuellen Frage besch?ftigt sich das Buch mittels eines Streifzuges durch die Bildverarbeitung. Dabei werden sowohl die mathematischen Grundlagen vieler Verfahren der 2D- und 3D-Bildanalyse vermittelt als auch deren Nutzen anhand von Problemstellungen aus vielen Bereichen (Medizin, industrielle Bildverarbeitung, Objekterkennung) erl?utert. Das Buch eignet sich sowohl für Studierende der Informatik, Mathematik und Ingenieurwissenschaften als auch für Anwender aus der industriellen Bildverarbeitung.
Pindex Textbook 2014
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書目名稱Bildverarbeitung und Objekterkennung影響因子(影響力)




書目名稱Bildverarbeitung und Objekterkennung影響因子(影響力)學(xué)科排名




書目名稱Bildverarbeitung und Objekterkennung網(wǎng)絡(luò)公開度




書目名稱Bildverarbeitung und Objekterkennung網(wǎng)絡(luò)公開度學(xué)科排名




書目名稱Bildverarbeitung und Objekterkennung被引頻次




書目名稱Bildverarbeitung und Objekterkennung被引頻次學(xué)科排名




書目名稱Bildverarbeitung und Objekterkennung年度引用




書目名稱Bildverarbeitung und Objekterkennung年度引用學(xué)科排名




書目名稱Bildverarbeitung und Objekterkennung讀者反饋




書目名稱Bildverarbeitung und Objekterkennung讀者反饋學(xué)科排名




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沙發(fā)
發(fā)表于 2025-3-21 21:52:26 | 只看該作者
Grundlegende Eigenschaften der Fouriertransformation die Bildverarbeitung nutzbringend verwendet werden k?nnen. Dabei werden generelle Eigenschaften für alle Typen der Fouriertransformation denjenigen Eigenschaften gegenübergestellt, die nur für spezielle Typen der Fouriertransformation gelten.
板凳
發(fā)表于 2025-3-22 04:09:12 | 只看該作者
Herbert Sü?e,Erik RodnerAlle wichtigen Aspekte und Teilbereiche (2D und 3D) in einem Lehrbuch.2D-Bild- und Signalverarbeitung, 3D-Bildverarbeitung und Objekterkennung im überblick.Zusammenh?nge der verschiedenen Verfahren ve
地板
發(fā)表于 2025-3-22 06:27:50 | 只看該作者
5#
發(fā)表于 2025-3-22 10:36:06 | 只看該作者
Conclusion and Future Research Directions,Im folgenden Kapitel werden wir uns mit dem Filtern direkt im Ortsraum besch?ftigen und typische lineare aber auch nichtlineare Filter kennenlernen. Weiterhin werden wir die Vorteile von Richtungsfiltern aufzeigen.
6#
發(fā)表于 2025-3-22 13:48:50 | 只看該作者
https://doi.org/10.1007/978-94-009-8276-5Im folgenden Kapitel werden wir einige Basiskonzepte der 3D-Geometrie vorstellen, welche für die nachfolgenden Verfahren der 3D-Rekonstruktion wesentlich sind. Vorgestellt werden die notwendigen Werkzeuge zur Modellierung von projektiven Transformationen und Rotationen mittels homogener Koordinaten und Quaternionen.
7#
發(fā)表于 2025-3-22 21:03:02 | 只看該作者
8#
發(fā)表于 2025-3-22 23:24:29 | 只看該作者
Filter im OrtsraumIm folgenden Kapitel werden wir uns mit dem Filtern direkt im Ortsraum besch?ftigen und typische lineare aber auch nichtlineare Filter kennenlernen. Weiterhin werden wir die Vorteile von Richtungsfiltern aufzeigen.
9#
發(fā)表于 2025-3-23 03:39:59 | 只看該作者
3D-GeometrieIm folgenden Kapitel werden wir einige Basiskonzepte der 3D-Geometrie vorstellen, welche für die nachfolgenden Verfahren der 3D-Rekonstruktion wesentlich sind. Vorgestellt werden die notwendigen Werkzeuge zur Modellierung von projektiven Transformationen und Rotationen mittels homogener Koordinaten und Quaternionen.
10#
發(fā)表于 2025-3-23 08:34:35 | 只看該作者
Tensoren in der BildverarbeitungDer Begriff des Tensors wird in der Bildverarbeitung h?ufig verwendet. Das folgende Kapitel hat zum Ziel die mathematischen Grundlagen der Tensoralgebra vorzustellen, damit diese mathematisch exakt in der Bildverarbeitung eingesetzt werden k?nnen. Als Beispiele werden wir den trifokalen Tensor und den Strukturtensor betrachten.
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