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Die behandelten Methoden kann man als klassische Verfahren sehen, die sich in vielen Bereichen mit Methoden des maschinellen Lernens ergänzen. Das Buch bietet eine grundlegende Einführung, ist sehr gut illustriert, und durch zahlreiche Anwendungsbeispiele abgerundet. Anwendungsbereiche sind Materialprüfung, die Analyse geologischer bzw. mineralogischer Strukturen und die Automatisierung von Prozessen. Adressaten des Lehrbuchs sind Studierende der Ingenieurswissenschaften, bspw. EIT-Ingenieure, aber auch Informatiker bzw. Mathematiker mit entsprechenden Interessen. Es eignet sich auch für Entwickler von Bildverarbeitungssystemen mit entsprechendem Hintergrund. Für Personen, die nicht über die "Out-of-the-box"-Anwendung von Standardbibliotheken hinausdenken (wollen oder können), ist das Buch möglicherweise herausfordernd. Das Buch ist sorgfältig geschrieben, etabliert einen korrekten Formalismus, und macht so die vorgestellten Themen tiefer verständlich. Konzepte und Algorithmen der angewandten Bildverarbeitung und Bildanalyse werden detailliert beschrieben, und so dem Leser zugänglich gemacht. Die Implementierung der vorgestellten Algorithmen wird diskutiert, insbesondere wird auf die benötigte Rechenzeit eingegangen. Bildtransformationen werden im Detail analysiert, insbesondere wird dem Leser auch der Weg zu tomographischen Bildgebungsverfahren geebnet. Bildanalyse-Schemata werden miteinander verglichen. Abgerundet wird das Buch durch umfängliche Beispiele und Übungen inklusive Lösungen und Quellcode, auch Literaturquellen werden umfänglich gegeben.
Zusammenfassend handelt es sich um ein Lehrbuch, dass man der bzw. dem interessierten Studierenden bzw. Anwender nur empfehlen kann.
Ein ausgezeichnetes Fachbuch für Studierende, Ingenieurinnen und Ingenieure, die sich mit der Anwendung des Themengebiets bei der Mikroskopbildanalyse, der automatisierten Qualitätskontrolle, der Überwachung von Prozessen und der Steuerung von Anlagen befassen. Der Inhalt ist didaktisch sehr gut aufbereitet, und zahlreiche Bespiele und Übungsaufgaben dienen der Veranschaulichung des Stoffes. Die jetzt herausgegebene 2. Auflage dieses Fachbuches besticht formal durch ihre farbige Gestaltung, mit der nicht nur für die Leser mehr Information transportiert wird, sondern auch Aspekten der Farbbildverarbeitung Rechnung getragen wird. Außerdem wurde die neue Auflage durch einige Abschnitte über Bildanalyse ergänzt, d. h. der Generierung von Merkmalen (Features) der in Bildern enthaltenen Objekte bzw. Strukturen. Insbesondere der Abschnitt über industrielle Standards der quantitativen Analyse von Bilddaten unterstreicht den Anwendungsbezug des Buches. Hilfreich ist ferner, dass Lesern Software zur Ergänzung der inhaltlichen Beschreibung von Methoden der Bildverarbeitung und -analyse zur Verfügung gestellt wird.
Prof. Dr. Joachim Ohser lehrte Mathematik und Bildverarbeitung an der Hochschule Darmstadt.
Prof. Dr. Joachim Ohser lehrte Mathematik und Bildverarbeitung an der Hochschule Darmstadt.
"In vielen industriellen Prozessen sind Bildverarbeitung und Bildanalyse wichtige Bestandteile. Das Lehrbuch behandelt die grundlegenden Methoden, Konzepte und Algorithmen. [...] Das Buch richtet sich an Studenten, Entwickler von Bildverarbeitungssystemen und Ingenieure." QZ Qualität und Zuverlässigkeit, Juni 2024
"In vielen industriellen Prozessen sind Bildverarbeitung und Bildanalyse wichtige Bestandteile. Das Lehrbuch behandelt die grundlegenden Methoden, Konzepte und Algorithmen. [...] Das Buch richtet sich an Studenten, Entwickler von Bildverarbeitungssystemen und Ingenieure." QZ Qualität und Zuverlässigkeit, Juni 2024
Die Coverdateien dürfen Sie zur Bewerbung des Buches honorarfrei verwenden.
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