Digitale Bildverarbeitung - Eine algorithmische Einführung mit Java

Digitale Bildverarbeitung - Eine algorithmische Einführung mit Java

 

 

 

von: Wilhelm Burger, Mark James Burge

Springer-Verlag, 2006

ISBN: 9783540309413

Sprache: Deutsch

515 Seiten, Download: 11138 KB

 
Format:  PDF, auch als Online-Lesen

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Digitale Bildverarbeitung - Eine algorithmische Einführung mit Java



  Vorwort 5  
  Inhaltsverzeichnis 11  
  Crunching Pixels 21  
     1.1 Programmieren mit Bildern 22  
     1.2 Bildanalyse und ”intelligente" Verfahren 23  
  Digitale Bilder 25  
     2.1 Arten von digitalen Bildern 25  
     2.2 Bildaufnahme 25  
     2.3 Dateiformate für Bilder 34  
     2.4 Aufgaben 44  
  ImageJ 46  
     3.1 Software für digitale Bilder 47  
     3.2 Eigenschaften von ImageJ 47  
     3.3 Weitere Informationen zu ImageJ und Java 54  
     3.4 Aufgaben 55  
  Histogramme 57  
     4.1 Was ist ein Histogramm? 57  
     4.2 Was ist aus Histogrammen abzulesen? 59  
     4.3 Berechnung von Histogrammen 64  
     4.4 Histogramme für Bilder mit mehr als 8 Bit 66  
     4.5 Histogramme von Farbbildern 67  
     4.6 Das kumulative Histogramm 70  
     4.7 Aufgaben 70  
  Punktoperationen 72  
     5.1 Änderung der Bildintensität 73  
     5.2 Punktoperationen und Histogramme 75  
     5.3 Automatische Kontrastanpassung 76  
     5.4 Linearer Histogrammausgleich 78  
     5.5 Histogrammanpassung 82  
     5.6 Gammakorrektur 91  
     5.7 Punktoperationen in ImageJ 98  
     5.8 Aufgaben 102  
  Filter 106  
     6.1 Was ist ein Filter? 106  
     6.2 Lineare Filter 108  
     6.3 Formale Eigenschaften linearer Filter 118  
     6.4 Nichtlineare Filter 123  
     6.5 Implementierung von Filtern 129  
     6.6 Filteroperationen in ImageJ 130  
     6.7 Aufgaben 132  
  Kanten und Konturen 134  
     7.1 Wie entsteht eine Kante? 134  
     7.2 Gradienten-basierte Kantendetektion 135  
     7.3 Filter zur Kantendetektion 137  
     7.4 Weitere Kantenoperatoren 142  
     7.5 Von Kanten zu Konturen 145  
     7.6 Kantenschärfung 146  
     7.7 Aufgaben 153  
  Auffinden von Eckpunkten 155  
     8.1 "Points of interest" 155  
     8.2 Harris-Detektor 156  
     8.3 Implementierung 158  
     8.4 Aufgaben 169  
  Detektion einfacher Kurven 170  
     9.1 Auffällige Strukturen 170  
     9.2 Hough-Transformation 171  
     9.3 Implementierung der Hough-Transformation 175  
     9.4 Hough-Transformation für Kreise und Ellipsen 182  
     9.5 Aufgaben 184  
  Morphologische Filter 186  
     10.1 Schrumpfen und wachsen lassen 187  
     10.2 Morphologische Grundoperationen 189  
     10.3 Zusammengesetzte Operationen 194  
     10.4 Morphologische Filter für Grauwert- und Farbbilder 197  
     10.5 Implementierung morphologischer Filter 201  
     10.6 Aufgaben 207  
  Regionen in Binärbildern 209  
     11.1 Auffinden von Bildregionen 210  
     11.2 Konturen von Regionen 220  
     11.3 Repräsentation von Bildregionen 228  
     11.4 Eigenschaften binärer Bildregionen 232  
     11.5 Aufgaben 243  
  Farbbilder 246  
     12.1 RGB-Farbbilder 246  
     12.2 Farbräume und Farbkonversion 261  
     12.4 Statistiken von Farbbildern 301  
     12.5 Farbquantisierung 302  
     12.6 Aufgaben 310  
  Einführung in Spektraltechniken 312  
     13.1 Die Fouriertransformation 313  
     13.2 Übergang zu diskreten Signalen 324  
     13.3 Die diskrete Fouriertransformation (DFT) 330  
     13.4 Implementierung der DFT 339  
     13.5 Aufgaben 342  
  Diskrete Fouriertransformation in 2D 343  
     14.1 Definition der 2D-DFT 343  
     14.2 Darstellung der Fouriertransformierten in 2D 345  
     14.3 Frequenzen und Orientierung in 2D 349  
     14.4 Beispiele für Fouriertransformierte in 2D 359  
     14.5 Anwendungen der DFT 363  
     14.6 Aufgaben 366  
  Die diskrete Kosinustransformation (DCT) 367  
     15.1 Eindimensionale DCT 367  
     15.2 Zweidimensionale DCT 370  
     15.3 Andere Spektraltransformationen 371  
     15.4 Aufgaben 373  
  Geometrische Bildoperationen 374  
     16.1 2D-Koordinatentransformation 375  
     16.2 Resampling 388  
     16.3 Interpolation 390  
     16.4 Java-Implementierung 406  
     16.5 Aufgaben 421  
  Bildvergleich 422  
     17.1 Template Matching in Intensitätsbildern 423  
     17.2 Vergleich von Binärbildern 431  
     17.3 Aufgaben 441  
  Mathematische Notation 442  
     A.1 Häufig verwendete Symbole 442  
     A.2 Komplexe Zahlen 444  
     A.3 Algorithmische Komplexität und O-Notation 445  
  Java-Notizen 446  
     B.1 Arithmetik 446  
     B.2 Arrays in Java 451  
  ImageJ-Kurzreferenz 455  
     C.1 Installation und Setup 455  
     C.2 ImageJ-API 457  
     C.3 Bilder und Bildfolgen erzeugen 460  
     C.4 Bildprozessoren erzeugen 462  
     C.5 Bildparameter 464  
     C.6 Zugriff auf Pixel 464  
     C.7 Konvertieren von Bildern 467  
     C.8 Histogramme und Bildstatistiken 468  
     C.9 Punktoperationen 469  
     C.10 Filter 471  
     C.11 Geometrische Operationen 471  
     C.12 Grafische Operationen in Bildern 472  
     C.13 Bilder darstellen 473  
     C.14 Operationen auf Bildfolgen (Stacks) 474  
     C.15 Region of Interest (ROI) 479  
     C.16 Image Properties 481  
     C.17 Interaktion 481  
     C.18 Plugins 484  
     C.19 Window-Management 486  
     C.20 Weitere Funktionen 487  
  Source Code 489  
     D.1 Harris Corner Detector 490  
     D.2 Kombinierte Regionenmarkierung-Konturverfolgung 497  
  Literaturverzeichnis 507  
  Sachverzeichnis 512  

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