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Springer Vieweg - IT & Informatik - Mediendesign | Computergrafik und Bildverarbeitung - Zwei Bände im Schuber

Computergrafik und Bildverarbeitung

Zwei Bände im Schuber

Nischwitz, A., Fischer, M., Haberäcker, P., Socher, G.

2013, 1000 S. 2 Bände.

Softcover
Information

Broschierte Ausgabe

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(net) Preis für USA

ISBN 978-3-658-00777-5

kostenfreier Versand für Individualkunden

Erscheinungstermin: Oktober 12, 2013


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$129.00
  • Band I und Band II zusammen decken alle Gebiete der Computergrafik und Bildverarbeitung ab
  • Computergrafik und Bildbearbeitung umfassend erklärt
  • Ein hervorragendes didaktisches Konzept
Im Buch „Computergrafik und Bildverarbeitung“ finden Sie alles, was Sie für Studium und Praxis über Generierung und Verarbeitung von digitalen Bildern wissen möchten und wie Sie es anwenden. Das erfolgreiche didaktische Konzept wurde weiterentwickelt und liegt ab dieser dritten Auflage in zwei Teilen vor. Band I führt den Leser durch die Themen der Computergrafik. Dabei werden das alte und neue OpenGL parallel dargestellt, um einen guten Zugang für Einsteiger und einen leichteren Übergang für Fortgeschrittene zu gewährleisten. Band II führt den Leser durch die digitale Bildverarbeitung, die mit Ihren Verfahren die Grundlagen für praktische Anwendungen von bildauswertenden und bildgenerierenden Systemen in vielen Bereichen bildet. Profitieren Sie von dem kostenlosen Online-Service: Bildverarbeitungswerkzeuge, Beispiel-Software und interaktive Vorlesungen (als HTML-Seiten mit Java-Applets und Praktikumsaufgaben).

Content Level » Lower undergraduate

Verwandte Fachbereiche » Grundlagen - Mediendesign

Inhaltsverzeichnis 

Band I: Interaktive 3D-Computergrafik - OpenGL - Geometrische Grundobjekte - Koordinatensysteme und Transformationen - Verdeckung - Farben - Beleuchtungsmodelle - Textur-Mapping - Schatten - Szenengraphen - Cull-Algorithmen - GPU Programmierung mit CUDA und OpenCL Band II: Bildverarbeitung: Farben, Kanten, Texturen, Bewegung, Gauss- und Laplace-Pyramiden, Demosaicing, Canny-Kantendetektor - Mustererkennung: Numerische Klassifikation, Neuronale Netze, Fuzzy Logic, Kalman-Filter, Korrespondenzen in Bildern - Segmentierung lauflängenkodierter Binärbilder mit einem Union-Find-Algorithmus

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