Neuronale Netze mit Faltungsschichten
Typische neuronale Klassifikationsnetze lassen sich durch Faltungsschichten erweitern. Eine Batterie linearer Filter mit spezifischen, gelernten Faltungskernen hebt Merkmale im Bild hervor, die die nachfolgende Klassifizierung unterstützen. Dazu wird der
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Digitale Bildverarbeitung Grundkurs mit neuronalen Netzen und MATLAB®-Praktikum
Digitale Bildverarbeitung
Martin Werner
Digitale Bildverarbeitung Grundkurs mit neuronalen Netzen und MATLAB®-Praktikum
Martin Werner Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik, Hochschule Fulda Fulda, Deutschland
ISBN 978-3-658-22184-3 ISBN 978-3-658-22185-0 (eBook) https://doi.org/10.1007/978-3-658-22185-0 Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über http://dnb.d-nb.de abrufbar. © Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 2021 Das Werk einschließlich aller seiner Teile ist urheberrechtlich geschützt. Jede Verwertung, die nicht ausdrücklich vom Urheberrechtsgesetz zugelassen ist, bedarf der vorherigen Zustimmung des Verlags. Das gilt insbesondere für Vervielfältigungen, Bearbeitungen, Übersetzungen, Mikroverfilmungen und die Einspeicherung und Verarbeitung in elektronischen Systemen. Die Wiedergabe von allgemein beschreibenden Bezeichnungen, Marken, Unternehmensnamen etc. in diesem Werk bedeutet nicht, dass diese frei durch jedermann benutzt werden dürfen. Die Berechtigung zur Benutzung unterliegt, auch ohne gesonderten Hinweis hierzu, den Regeln des Markenrechts. Die Rechte des jeweiligen Zeicheninhabers sind zu beachten. Der Verlag, die Autoren und die Herausgeber gehen davon aus, dass die Angaben und Informationen in diesem Werk zum Zeitpunkt der Veröffentlichung vollständig und korrekt sind. Weder der Verlag, noch die Autoren oder die Herausgeber übernehmen, ausdrücklich oder implizit, Gewähr für den Inhalt des Werkes, etwaige Fehler oder Äußerungen. Der Verlag bleibt im Hinblick auf geografische Zuordnungen und Gebietsbezeichnungen in veröffentlichten Karten und Institutionsadressen neutral. Planung/Lektorat: Reinhard Dapper Springer Vieweg ist ein Imprint der eingetragenen Gesellschaft Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH und ist ein Teil von Springer Nature. Die Anschrift der Gesellschaft ist: Abraham-Lincoln-Str. 46, 65189 Wiesbaden, Germany
Vorwort
Aufnahme und Bearbeitung von Bildern mit dem Smartphon sind heute ein „Kinderspiel“. Bei der Bildverarbeitung in Wissenschaft und Technik geht es weniger um gefällige Bilder, als um die zweckgebundene Auswertung der Bildinformation. Das Buch Digitale Bildverarbeitung richtet sich an Studierende in MINT-Studiengängen, die einen Einstieg in Methoden und Anwendungen der digitalen Bildverarbeitung suchen. Im Vordergrund steht das Verständnis der „bleibenden“ Konzepte. Die Darstellung der Themen sind dem Bachelorstudium an Universitäten und Hochschulen für angewandte Wissenschaften angepasst. Jedes Kapitel besteht aus einer Einführung in die Grundlagen, aus Beispielen und praktischen Aufgaben am Computer mit MATLAB®. Lösungen und viele Programmbeispiele unterstützen den Lernerfolg. Empfohlen wird die aktive Bearbeitung der Aufgaben und Beispiele mit MATLAB® am Computer. Die Beispiele können nach eigenen Interessen und Wünschen modifizier
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