Computer vision seeks a process that starts with a noisy, ambiguous signal from a TV camera and ends with a high-level description of discrete objects located in 3-dimensional space and identified in a human classification. This book addresses the process at several levels. First to be treated are the low-level image-processing issues of noise removaland smoothing while preserving important lines and singularities in an image. At a slightly higher level, a robust contour tracing algorithm is described that produces a cartoon of the important lines in the image. Thirdis the high-level task of reconstructing the geometry of objects in the scene. The book has two aims: to give the computer vision community a new approach to early visual processing, in the form of image segmentation that incorporates occlusion at a low level, and to introduce real computer algorithms that do a better job than what most vision programmers use currently. The algorithms are: – a nonlinear filter that reduces noise and enhances edges, – an edge detector that also finds corners and produces smoothed contours rather than bitmaps, – an algorithm for filling gaps in contours.
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Dieses erste Lehrbuch zur Formalen Begriffsanalyse gibt eine systematische Darstellung der mathematischen Grundlagen und ihrer Verbindung zu Anwendungen in der Informatik, insbesondere in der Datenanalyse und Wissensverarbeitung. Das Buch vermittelt vor allem Methoden der graphischen Darstellung von Begriffssystemen, die sich in der Wissenskommunikation bestens bewährt haben. Theorie und graphische Darstellung werden dabei eng miteinander verknüpft. Die mathematischen Grundlagen werden vollständig abgehandelt und durch zahlreiche Beispiele anschaulich gemacht. Da zur Wissensverarbeitung immer stärker der Computer genutzt wird, gewinnen formale Methoden begrifflicher Analyse überall an Bedeutung. Das Buch macht die dafür grundlegende Theorie in kompakter Form zugänglich.
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