Digitale Bildverarbeitung

Dieses Lehrbuch gibt Studenten und Anwendern das notwendige Wissen an die Hand, um erfolgreich Bilddaten aufzunehmen und zu verarbeiten. Dabei wurde konsequent berücksichtigt, dass Bildgewinnung und -verarbeitung auf weitgehend gleichen mathematischen Konzepten beruhen. Es wurde großer Wert darauf gelegt, die teilweise komplexen Zusammenhänge sowohl anschaulich als auch mathematisch fundiert darzustellen.

Der Stoff der 8. Auflage dieses seit 1989 erfolgreichen Lehrbuchs wurde neu strukturiert. Der Bildgewinnung wurde entsprechend der rasanten Weiterentwicklung der Bildsensortechnologie, der Optik und der vielfältigen Methoden, aus Bilddaten die dreidimensionale Welt zu rekonstruieren, erweitert. Dabei wurde der Fokus darauf gelegt, die grundlegenden Konzepte herauszuarbeiten. So kann der Leser die auf den ersten Blick verwirrende Vielfalt von Bildgewinnungsmethoden besser verstehen und lernt sie optimal einzusetzen.

Methoden der künstlichen Intelligenz wurden bewusst nicht in das Buch integriert. Dieses Buch beinhaltet vielmehr das notwendige Wissen über Bildaufnahme und -verarbeitung, um Methoden des maschinellen Lernens bestmöglich auf die Bildanalyse anwenden zu können.

Anwendungen und Werkzeuge. - Teil I: Bildegewinnung. Quantitative Visualisierung. - Bildaufnahme: Geometrie, Radiometrie und Systemtheorie. - Bildsensoren. - 3D-Bildaufnahme. - Bildpräsentation. - Digitalisierung, Abtastung, Quantisierung. - Teil II: Bildverarbeitung. - Nachbarschaftsoperatoren. - Mittelung. - Kanten. - Einfache Nachbarschaften. - Multiskalenrepräsentation. - Bewegung. - Textur. - Teil III: Bildanalyse. - Segmentierung. - Regularisierung und Modellierung. - Morphologie. - Formrepräsentation und -analyse. - Klassifizierung.