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Digitale Bildverarbeitung von Gonzalez, Rafael C.; Woods, Richard E.-

Ursprünglicher Text
Digital Image Processing by Gonzalez, Rafael C.; Woods, Richard E.
Ursprünglicher Text
by Gonzalez, Rafael C.; Woods, Richard E. | HC | Good
Artikelzustand:
Gut
Former library book; Pages can have notes/highlighting. Spine may show signs of wear. ~ ... Mehr erfahrenÜber den Artikelzustand
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eBay-Artikelnr.:145649480870
Zuletzt aktualisiert am 08. Jun. 2024 13:58:49 MESZAlle Änderungen ansehenAlle Änderungen ansehen

Artikelmerkmale

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Gut
Buch, das gelesen wurde, sich aber in einem guten Zustand befindet. Der Einband weist nur sehr geringfügige Beschädigungen auf, wie z.B. kleinere Schrammen, er hat aber weder Löcher, noch ist er eingerissen. Bei gebundenen Büchern ist der Schutzumschlag möglicherweise nicht mehr vorhanden. Die Bindung weist geringfügige Gebrauchsspuren auf. Die Mehrzahl der Seiten ist unbeschädigt, das heißt, es gibt kaum Knitter oder Einrisse, es wurden nur in geringem Maße Bleistiftunterstreichungen im Text vorgenommen, es gibt keine Textmarkierungen und die Randbereiche sind nicht beschrieben. Alle Seiten sind vollständig vorhanden. Genauere Einzelheiten sowie eine Beschreibung eventueller Mängel entnehmen Sie bitte dem Angebot des Verkäufers. Alle Zustandsdefinitionen ansehenwird in neuem Fenster oder Tab geöffnet
Hinweise des Verkäufers
“Former library book; Pages can have notes/highlighting. Spine may show signs of wear. ~ ...
Binding
Hardcover
Weight
3 lbs
Product Group
Book
IsTextBook
No
ISBN
9780131687288
Subject Area
Computers, Technology & Engineering
Publication Name
Digital Image Processing
Publisher
Prentice Hall PTR
Item Length
7.1 in
Subject
Signals & Signal Processing, Image Processing
Publication Year
2007
Type
Textbook
Format
Hardcover
Language
English
Item Height
1.5 in
Author
Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods
Item Weight
54.4 Oz
Item Width
9.5 in
Number of Pages
976 Pages

Über dieses Produkt

Product Information

For courses in Image Processing and Computer Vision. Completely self-contained--and heavily illustrated--this introduction to basic concepts and methodologies for digital image processing is written at a level that truly is suitable for seniors and first-year graduate students in almost any technical discipline. The leading textbook in its field for more than twenty years, it continues its cutting-edge focus on contemporary developments in all mainstream areas of image processing--e.g., image fundamentals, image enhancement in the spatial and frequency domains, restoration, color image processing, wavelets, image compression, morphology, segmentation, image description, and the fundamentals of object recognition. It focuses on material that is fundamental and has a broad scope of application.

Product Identifiers

Publisher
Prentice Hall PTR
ISBN-10
013168728x
ISBN-13
9780131687288
eBay Product ID (ePID)
5038299954

Product Key Features

Number of Pages
976 Pages
Language
English
Publication Name
Digital Image Processing
Publication Year
2007
Subject
Signals & Signal Processing, Image Processing
Type
Textbook
Subject Area
Computers, Technology & Engineering
Author
Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods
Format
Hardcover

Dimensions

Item Height
1.5 in
Item Weight
54.4 Oz
Item Length
7.1 in
Item Width
9.5 in

Additional Product Features

Edition Number
3
LCCN
2009-289249
Dewey Edition
22
Target Audience
College Audience
Illustrated
Yes
Dewey Decimal
621.36/7
Lc Classification Number
Ta1632.G66 2007
Table of Content
DRAFT Chapters end with a Summary , References and Further Reading , and Problems . 1. Introduction. What Is Digital Image Processing? The Origins of Digital Image Processing. Examples of Fields that Use Digital Image Processing. Fundamental Steps in Digital Image Processing. Components of an Image Processing System. 2. Digital Image Fundamentals. Elements of Visual Perception. Light and the Electromagnetic Spectrum. Image Sensing and Acquisition. Image Sampling and Quantization. Some Basic Relationships Between Pixels. Linear and Nonlinear Operations. 3. Image Enhancement in the Spatial Domain. Background. Some Basic Gray Level Transformations. Histogram Processing. Enhancement Using Arithmetic/Logic Operations. Basics of Spatial Filtering. Smoothing Spatial Filters. Sharpening Spatial Filters. Combining Spatial Enhancement Methods. 4. Image Enhancement in the Frequency Domain. Background. Introduction to the Fourier Transform and the Frequency Domain. Smoothing Frequency-Domain Filters. Sharpening Frequency Domain Filters. Homomorphic Filtering. Implementation. 5. Image Restoration. A Model of the Image Degradation/Restoration Process. Noise Models. Restoration in the Presence of Noise Only-Spatial Filtering. Periodic Noise Reduction by Frequency Domain Filtering. Linear, Position-Invariant Degradations. Estimating the Degradation Function. Inverse Filtering. Minimum Mean Square Error (Wiener) Filtering. Constrained Least Squares Filtering. Geometric Mean Filter. Geometric Transformations. 6. Color Image Processing. Color Fundamentals. Color Models. Pseudocolor Image Processing. Basics of Full-Color Image Processing. Color Transformations. Smoothing and Sharpening. Color Segmentation. Noise in Color Images. Color Image Compression. 7. Wavelets and Multiresolution Processing. Background. Multiresolution Expansions. Wavelet Transforms in One Dimension. The Fast Wavelet Transform. Wavelet Transforms in Two Dimensions. Wavelet Packets. 8. Image Compression. Fundamentals. Image Compression Models. Elements of Information Theory. Error-Free Compression. Lossy Compression. Image Compression Standards. 9. Morphological Image Processing. Preliminaries. Dilation and Erosion. Opening and Closing. The Hit-or-Miss Transformation. Some Basic Morphological Algorithms. Extensions to Gray-Scale Images. 10. Image Segmentation. Detection of Discontinuities. Edge Linking and Boundary Detection. Thresholding. Region-Based Segmentation. Segmentation by Morphological Watersheds. The Use of Motion in Segmentation. 11. Representation and Description. Representation. Boundary Descriptors. Regional Descriptors. Use of Principal Components for Description. Relational Descriptors. 12. Object Recognition. Patterns and Pattern Classes. Recognition Based on Decision-Theoretic Methods. Structural Methods.
Copyright Date
2008

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