"Bildverstehen, Bilder und die ihnen zugrundeliegenden Szenen mit den darin vorkommenden Objekten verstehen und beschreiben, das bedeutet aus der Sicht der Informatik: Sehen mit dem Computer - ‘Computer Vision’. Das Buch behandelt neben wichtigen Merkmalen des menschlichen visuellen Systems auch die nötigen Grundlagen aus digitaler Bildverarbeitung und aus künstlicher Intelligenz. Im Zentrum steht die schrittweise Entwicklung eines neuen Systemmodells für Bildverstehen, anhand dessen verschiedene ""Abstraktionsebenen"" des maschinellen Sehens, wie Segmentation, Gruppierung auf Aufbau einer Szenenbeschreibung besprochen werden. Das Buch bietet außerdem einen Überblick über gegenwärtige Trends in der Forschung sowie eine sehr aktuelle und ausführliche Bibliographie dieses Fachgebietes. Es liegt hiermit erstmalig eine abgeschlossene, systematische Darstellung dieses noch jungen und in dynamischer Entwicklung begriffenen Fachgebietes vor."
By:
Axel Pinz
Imprint: Springer Verlag GmbH
Country of Publication: Austria
Dimensions:
Height: 244mm,
Width: 170mm,
Spine: 13mm
Weight: 470g
ISBN: 9783211825716
ISBN 10: 3211825711
Series: Springers Lehrbücher der Informatik
Pages: 235
Publication Date: 06 April 1994
Audience:
Professional and scholarly
,
Undergraduate
Format: Paperback
Publisher's Status: Active
1 Einleitung.- 1.1 An den Leser.- 1.2 Zum Aufbau des Buches.- 1.3 Der Begriff „Bildverstehen“.- 2 Über das Sehen.- 2.1 Neurophysiologie.- 2.2 Perzeptive und Kognitive Psychologie.- 2.3 Die Informationsverarbeitungs-Sicht.- 2.4 Zusammenfassende Beobachtungen.- 2.5 Bibliographie.- 3 Grundlagen aus digitaler Bildverarbeitung und Mustererkennung.- 3.1 Das digitale Rasterbild.- 3.2 Bildvorverarbeitung.- 3.3 Erste Bildanalyseschritte: Das Histogramm.- 3.4 Bilder in neue Bilder überführen: Filteroperationen und Transformationen.- 3.5 Punktoperationen.- 3.6 Faltung.- 3.7 Lokale Operationen.- 3.8 Morphologische Operationen.- 3.9 Globale Operationen.- 3.10 Bildpyramiden.- 3.11 Von Pixeln zu Merkmalen.- 3.12 Bibliographie.- 4 Grundlagen aus Artificial Intelligence.- 4.1 Produktionssysteme (PS).- 4.2 Expertensysteme.- 4.3 Repräsentation ? Beschreibung.- 4.4 Wissensrepräsentation.- 4.5 Funktionale Programmierung, LISP.- 4.6 Neurale Netzwerke (Konnektionismus).- 4.7 Bibliographie.- 5 Ein Systemmodell für Bildverstehen.- 5.1 Repräsent ationsebenen.- 5.2 Prozesse.- 5.3 Kontrolle und Auswahl.- 5.4 Das vollständige Modell.- 6 Segmentation: Vom Bild zu Bildobjekten.- 6.1 „Token“ und „Tokenset“.- 6.2 Flächenbasierte Segmentation.- 6.3 Kantenbasierte Segmentation.- 6.4 Kombinieren und Einschränken.- 6.5 Token Merkmale.- 7 Von „Tokens“ zu symbolischer Repräsentation.- 7.1 Gruppierung, Constraints.- 7.2 2D Szenenbeschreibung.- 7.3 „Shape from X“.- 7.4 3D Formbeschreibungen.- 7.5 Objektrepräsentation in Frames.- 8 Verstehen.- 8.1 Matching.- 8.2 Kontrolle.- 8.3 Lernen.- 9 Epilog.- 9.1 Fusion und ‘Active Fusion’.- 9.2 Fusion in Medizin und Fernerkundung.- A KBVision.
