Bernd Jähne

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.

Selbst komplexe Bildverarbeitungsaufgaben sind heute auf gängigen PCs und Workstations lösbar und damit jedem Studenten, Wissenschaftler und Ingenieur zugänglich. Dieses Standardwerk vermittelt Anwendern erfolgreich das Know-how der digitalen Bildverarbeitung – von den Grundlagen bis zu den modernen Konzepten. Die siebte Auflage ist an die Erfordernisse der Master-Studiengänge angepasst worden, enthält viel neues Material und ist neu gegliedert in die drei Teile Bildgewinnung, Bildverarbeitung und Bildanalyse. Speziell der Bildgewinnung ist in der neuen Auflage viel Aufmerksamkeit gewidmet worden, um dem sich schnell entwickelnden Gebiet des "Computational Imaging" Rechnung zu tragen. Zu jedem Kapitel gibt es im Internet Übungsaufgaben und interaktive Computerübungen. Diese können mit Hilfe einer Demosoftware bearbeitet werden. Dazu gibt es eine reichhaltige Sammlung von Bildern, Bildsequenzen und Volumenbildern. Zu jedem Kapitel gibt es im Internet Übungsaufgaben und interaktive Computerübungen. Diese können mit Hilfe einer Demosoftware bearbeitet werden. Dazu gibt es eine reichhaltige Sammlung von Bildern, Bildsequenzen und Volumenbildern. Zu jedem Kapitel gibt es im Internet Übungsaufgaben und interaktive Computerübungen. Diese können mit Hilfe einer Demosoftware bearbeitet werden. Dazu gibt es eine reichhaltige Sammlung von Bildern, Bildsequenzen und Volumenbildern.

Vier namhafte Praktiker, Ingenieur- und Naturwissenschaftler haben dieses Buch gemeinsam verfasst. Mit einem Maximum an Erfahrungswissen aus ihren jeweiligen Fachgebieten stellen sie die fur den Nutzer der Bildverarbeitung praxisrelevanten Grundlagen zusammen und beschreiben Methoden, Algorithmen und Gerate unter praktischen und wirtschaftlichen Gesichtspunkten. Das Werk wendet sich daher primar an Ingenieure und Wissenschaftler, die sich mit der Integration von Bildverarbeitungssystemen in der Labor- und Fertigungsautomatisierung befassen. Auch dem Entwickler und Forscher auf dem Gebiet des maschinellen Sehens gibt es einen breiten und kompetenten Uberblick. Der verstandlich geschriebene Text ist mit zum grossen Teil farbigen Abbildungen illustriert und enthalt Fragebogen fur Einsatzplanung und Systemabnahme.

The sixth edition of this worldwide used textbook was thoroughly - vised and extended. Throughout the whole text you will ?nd numerous improvements, extensions, and updates. Above all, I would like to draw your attention to two major changes. Firstly, the whole textbook is now clearly partitioned into basic and advanced material in order to cope with the ever-increasing ?eld of di- talimageprocessing. Themostimportantequationsareputintoframed boxes. The advanced sections are located in the second part of each chapter and are marked by italic headlines and by a smaller typeface. In this way, you can ?rst work your way through the basic principles of digital image processing without getting overwhelmed by the wealth of the material. You can extend your studies later to selected topics of interest. The second most notable extension are exercises that are now - cluded at the end of each chapter. These exercise help you to test your understanding, train your skills, and introduce you to real-world image processing tasks. The exercises are marked with one to three stars to indicate their di?culty. An important part of the exercises is a wealth of interactive computer exercises, which cover all topics of this te- book. These exercises are performed with the image processing so- ware heurisko® (http://www. heurisko. de), which is included on the accompanying CD-ROM. In this way you can get own practical expe- ence with almost all topics and algorithms covered by this book.

Image processing is fast becoming a valuable tool for analyzing multidimensional data in all areas of natural science. Since the publication of the best-selling first edition of this handbook, the field of image processing has matured in many of its aspects from ad hoc, empirical approaches to a sound science based on established mathematical and physical principles. The Practical Handbook on Image Processing for Scientific and Technical Applications, Second Edition builds a sound basic knowledge of image processing, provides a critically evaluated collection of the best algorithms, and demonstrates those algorithms with real-world applications from many fields. It covers all aspects of image processing, from image formation to image analysis, and gives an up-to-date review of advanced concepts. Organized according to the hierarchy of tasks, each chapter includes a summary, an outline of the background the task requires, and a section of practical tips that help you avoid common errors and save valuable research time. New in the Second Edition:Expanded application areas now include technical fields such as the automotive industry, quality inspection, and materials science More practical tips in each chapter Discussion of digital camera interfaces and a comparison of CMOS vs. CCD cameras A section on wavelets Advanced techniques for reconstruction, new segmentation methods based on global optimization and anisotropic diffusion, and additional classification techniques, including neural networks, polynomial classification, and support vector machinesJust as digital image processing provides the key to studying complex scientific problems that researchers once could only dream of tackling, this handbook unlocks the intricacies of image processing and brings its power and potential within the grasp of researchers across the spectrum of scientific and engineering disciplines.

Die digitale Bildverarbeitung gewinnt in wei ten Bereichen der Wirtschaft zunehmend an Bedeutung. In der Giiterproduktion ist die fortschreiten- de Automatisierung auf lange Sicht zwingend mit der Integration bild- verarbeitender Systeme verbunden, urn den steigenden Anforderungen an die FlexibilWit der betrieblichen Prozesse gerecht zu werden und die Sicherung der ProduktqualiUit zu gewahrleisten. Die Bildverarbeitung er- fordert interdisziplinares Zusammenwirken. Sie nutzt die Technologien verschiedener Wissenschaftsgebiete wie Lichttechnik, Optik, Mikroelek- tronik, Mikrosystemtechnik und Neuroinformatik. Die technologische Entwicklung der Hard- und Softwarekomponenten bei gleichzeitigem Preisverfall hat dazu gefiihrt, daB die Anzahl wirtschaftlicher Anwen- dungen rapide zugenommen hat. Der Markt der industriellen Bildverar- beitung in Deutschland hat sich durch stetiges Umsatzwachstum in der Vergangenheit und unvermindert positive Zukunftsaussichten eigenstan- dig etablieren konnen. In ahnlicher Weise entwickelt sich die digitale Bildverarbeitung zu einem von jedermann einsetzbaren Werkzeug in der wissenschaftlichen MeBtechnik. Durch zeilen-, flachen- oder sogar volumenhafte Erfas- sung der MeBdaten wird eine neue Qualitat erreicht, die punktformig messenden Sonden weit uberlegen ist. Eine schier unubersehbare Fulle von Prozessen und MeBgroBen laE.t sich heute mit modernen Visua- lisierungsverfahren und Halbleitersensoren quantitativ sichtbar machen. Zudem hat sich in den letzten 10 ]ahren das Grundlagenwissen uber di- gitale Bildverarbeitung so erweitert, daB in vielen Bereichen zuverlassige und robuste Verfahren zur Verfiigung stehen, wo fruher nur empirisches "Probieren" moglich war.

Image sequence processing is becoming a tremendous tool to analyze spatio-temporal data in all areas of natural science. It is the key to studythe dynamics of of complex scientific phenomena. Methods from computer science and the field of application are merged establishing new interdisciplinary research areas. This monograph emerged from scientific applications and thus is an example for such an interdisciplinaryapproach. It is addressed both to computer scientists and to researchers from other fields who are applying methods of computer vision. The results presented are mostly from environmental physics (oceanography) but they will be illuminating and helpful for researchers applying similar methods in other areas.