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Digitale Bildverarbeitung: Grundkurs mit neuronalen Netzen und MATLAB®-Praktikum

Kataloginformation Katalogdatensatz500311834 .

Kataloginformation
Feldname	Details
Vorliegende Sprache	ger
ISBN	978-3-658-22184-3
Name	Werner, Martin ¬[VerfasserIn]¬
T I T E L	Digitale Bildverarbeitung
Zusatz zum Titel	Grundkurs mit neuronalen Netzen und MATLAB®-Praktikum
Verlagsort	Wiesbaden
Verlag	Springer Vieweg
Erscheinungsjahr	[2021]
Erscheinungsjahr	2021
Umfang	1 Online-Ressource (XIII, 474 Seiten) : Illustrationen, Diagramme
Reihe	Springer eBook Collection
Titelhinweis	Erscheint auch als (Druck-Ausgabe)ISBN: 978-3-658-22184-3
ISBN	ISBN 978-3-658-22185-0
Klassifikation	TTBM
	TEC008000
	621.382
	ST 320
Kurzbeschreibung	Digitale Bilder -- Helligkeit und Kontrast -- Punkt- und Rangoperatoren -- LSI-Systeme und lineare Filterung -- Glättungsfilter, Rauschen und Verzerrungen -- Kanten und Konturen -- Kantenschärfen und Hough-Methode -- Morphologische Transformationen -- Fourier-Transformation für digitale Bilder -- Filtern und Entzerren mit der 2-D-DFT -- Künstliche Neuronen und Lernen -- Flache neuronale Netze für die Klassifizierung -- Lernen mit dem Backpropagation-Algorithmus -- Neuronale Netze mit Faltungsschichten.
2. Kurzbeschreibung	Das Buch Digitale Bildverarbeitung gibt Einblicke in typische Methoden und Anwendungen. Es liefert eine solide Grundlage für die spätere fachliche Vertiefung. Dem einführenden Charakter entsprechend, steht exemplarisches, aktives Lernen an Beispielen und Übungen mit MATLAB® im Vordergrund. Wiederholungsfragen und kurze Aufgaben mit vollständigen Lösungen sowie viele Programmbeispiele mit Online-Ressourcen unterstützen den Lernerfolg. Ein PC mit MATLAB® und der Image Processing Toolbox wird vorausgesetzt. Der Inhalt Digitale Bilder • Helligkeit und Kontrast • Punkt- und Rangoperatoren • LSI-Systeme und lineare Filterung • Glättungsfilter, Rauschen und Verzerrungen • Kanten und Konturen • Kantenschärfen und Hough-Methode • Morphologische Transformationen • Fourier-Transformation für digitale Bilder • Filtern und Entzerren mit der 2-D-DFT • Künstliche Neuronen und Lernen • Flache neuronale Netze für die Klassifizierung • Lernen mit dem Backpropagation-Algorithmus • Neuronale Netze mit Faltungsschichten Die Zielgruppen Studierende in Bachelor- und Masterstudiengängen in MINT-Fächern Wissenschaftler, Ingenieure und Praktiker aus dem MINT-Bereich, die ihre Kenntnisse auffrischen und erweitern wollen Der Autor Prof. Dr.-Ing. Martin Werner lehrt Nachrichtentechnik am Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik der Hochschule Fulda.
1. Schlagwortkette	Bildverarbeitung
	Neuronales Netz
	MATLAB
ANZEIGE DER KETTE	Bildverarbeitung -- Neuronales Netz -- MATLAB
SWB-Titel-Idn	1741577284
Signatur	Springer E-Book
Bemerkungen	Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse	$uhttps://doi.org/10.1007/978-3-658-22185-0
Internetseite / Link	Resolving-System
Siehe auch	Cover

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