Titlebook: Objektorientierte und wissensbasierte Bildverarbeitung; Dietrich W. R. Paulus Book 1992 Springer Fachmedien Wiesbaden 1992 Bildanalyse.Bil

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Einleitungedenen Methoden in abstraktere Beschreibungen transformiert, die zur Steuerung, Überwachung, Interpretation oder anderer Weiterverarbeitung verwendet werden können. Diese Transformation wird in der Disziplin „Mustererkennung“ behandelt.

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Ikonik und Symbolikedlichen Zwecken eingesetzt. Es liegt damit nahe, die Aufgaben der Bildverarbeitung je nach Einsatzgebiet gesondert zu betrachten. Trotz der weitgefächerten Anwendungspalette lassen sich aber gemeinsame Eigenschaften feststellen, die eine Zusammenfassung der Bildverarbeitung in ein großes Gesamtkonz

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Rasterbilderilds“ ist jedoch weiter gefaßt und beinhaltet auch Folgen oder Zusammenstellungen von Matrizen. Auch symbolische Beschreibungen werden teilweise als Bilder bezeichnet (z.B. in [Sha77], vgl. Abschnitt 12.3). In diesem Kapitel werden Bilder und Matrizen als Klassen eingeführt. Die noch nicht abgeschlo

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Wissen, Modelle und Vergleichendet wurde. Die symbolische Bildverarbeitung verwendet solches Wissen, das in . vorliegt. Modelle werden in einem Formalismus zur . beschreiben, wofür es zahlreiche Möglichkeiten gibt. In der symbolischen Bildverarbeitung erfolgt ein . der Modelle mit den Segmentierungsdaten, der letztlich zur symb

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Graphen in Ikonik und Symbolikphen und Relationen erlaubt es, alle bekannten Darstellungsformalismen für die Segmentierung durch Relationen zu formulieren, auch wenn diese ursprünglich mit Graphen arbeiteten. Dies ist zweckmäßig, da die Graphen in der Ikonik ohnehin hauptsächlich strukturelle Relationen beschreiben. Graph–Objekt

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Ergebnisse und Implementierungonzept zu implementieren. Zunächst wird erneut festgestellt, daß die gewählte Struktur auf den Problemkreis genau zugeschnitten ist. Eine Untersuchung gängiger Programmiersprachen legt eine objektorientierte Programmierung nahe. Dargestellt wird die Implementierung von ῐππος in C++, wobei Ergebnisse