繁忙 发表于 2025-3-28 16:36:29
http://reply.papertrans.cn/17/1666/166536/166536_41.png睨视 发表于 2025-3-28 19:16:21
Alternative Responses to Globalization von feinen Details im Bild die maximale verfügbare Auflösung benötigt, lassen sich grobe Strukturen mit geringerem Aufwand bei reduzierter Auflösung analysieren. Zwei Verfahren zur Multiskalenanalyse, die in diesem Kapitel behandelt werden, sind Bildpyramiden und die Wavelet- Transformation.Surgeon 发表于 2025-3-29 00:00:41
Lichtalisch beschrieben werden: als Welle oder als Teilchen. Je nach dem konkret vorliegenden physikalischen Szenario ist die eine oder die andere Sichtweise besser geeignet, um beobachtete Effekte zu erklären. Beide Betrachtungsweisen sind berechtigt, denn keine kann für sich genommen alle beobachteten Phänomene erklären. Daher spricht man auch vom ..不连贯 发表于 2025-3-29 06:26:12
Bildsignalerielle Werte abbildet, wobei . die Anzahl der Kanale bezeichnet (vgl. Abschn. 1.3). Zunachst sollen sowohl der Definitionsbereich als auch der Wertebereich als kontinuierlich betrachtet werden. Folglich bezeichnet man g(x) als ..Dorsal-Kyphosis 发表于 2025-3-29 07:47:37
http://reply.papertrans.cn/17/1666/166536/166536_45.png厌烦 发表于 2025-3-29 15:24:27
Segmentierung vom Hintergrund gewünscht sein, oder es werden in einem Bildsignal die Grenzen zwischen verschiedenen Objekten gesucht. Das segmentierte Bild ist leichter automatisch zu analysieren. Das Segmentierungsergebnis kann z. B. genutzt werden, um in einer anschließenden Weiterverarbeitung die Lage und Größe der segmentierten Objekte zu bestimmen.Anthology 发表于 2025-3-29 17:41:54
http://reply.papertrans.cn/17/1666/166536/166536_47.png配置 发表于 2025-3-29 22:04:54
Detektionierenden Objekten kann es sich einerseits um Prüfobjekte handeln, deren Vorhandensein, Lage oder Vollständigkeit untersucht werden soll. Andererseits kann es die Aufgabe sein, Defekte oder bestimmte Strukturen bzw. Merkmale im Bild zu detektieren.我正派 发表于 2025-3-30 03:08:50
http://reply.papertrans.cn/17/1666/166536/166536_49.png良心 发表于 2025-3-30 04:57:21
https://doi.org/10.1007/978-3-642-23966-3Automated Visual; Automatische Sichtprüfung; Bildauswertung; Bildverarbeitung; Industrial Machine Vision