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Granlund, Gösta H. Knutsson, Hans:

Signal Processing for Computer Vision - encuadernado, tapa blanda

1994, ISBN: 9780792395300

Springer, Hardcover, Auflage: 1995, 449 Seiten, Publiziert: 1994-12-31T00:00:01Z, Produktgruppe: Book, 0.94 kg, Special Features, Books, Networking & Security, Computing & Internet, Subje… Más…

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1994, ISBN: 9780792395300

Springer, Gebundene Ausgabe, Auflage: 1995, 449 Seiten, Publiziert: 1994-12-31T00:00:01Z, Produktgruppe: Buch, 2.06 kg, Grafik & Multimedia, Computer & Internet, Kategorien, Bücher, Infor… Más…

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1994

ISBN: 0792395301

[EAN: 9780792395300], Gebraucht, guter Zustand, [PU: Springer], 0792395301 Good++; Hardcover; Clean covers with minor edgewear; Ink stamp removed from the top textblock edge, otherwise un… Más…

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Springer, Hardcover, Auflage: 1995, 449 Seiten, Publiziert: 1994-12-31T00:00:01Z, Produktgruppe: Book, 0.94 kg, Digital Art, Arts & Humanities, Undergraduate & Postgraduate, Special Featu… Más…

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ISBN: 9780792395300

Springer, 1994-12-31. Hardcover. New. New. In shrink wrap. Looks like an interesting title!, Springer, 1994-12-31, 6, Springer , pp. 456 . Hardback. New., Springer, 6

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Datos bibliográficos del mejor libro coincidente

Detalles del libro
Signal Processing for Computer Vision
Autor:
Título:
ISBN:

0792395301


Signal Processing for Computer Vision is a unique and thorough treatment of the signal processing aspects of filters and operators for low-level computer vision. Computer vision has progressed considerably over recent years. From methods only applicable to simple images, it has developed to deal with increasingly complex scenes, volumes and time sequences. A substantial part of this book deals with the problem of designing models that can be used for several purposes within computer vision. These partial models have some general properties of invariance generation and generality in model generation. Signal Processing for Computer Vision is the first book to give a unified treatment of representation and filtering of higher order data, such as vectors and tensors in multidimensional space. Included is a systematic organisation for the implementation of complex models in a hierarchical modular structure and novel material on adaptive filtering using tensor data representation. Signal Processing for Computer Vision is intended for final year undergraduate and graduate students as well as engineers and researchers in the field of computer vision and image processing.

Detalles del libro - Signal Processing for Computer Vision


EAN (ISBN-13): 9780792395300
ISBN (ISBN-10): 0792395301
Tapa dura
Año de publicación: 1994
Editorial: Springer
460 Páginas
Peso: 0,931 kg
Idioma: eng/Englisch

Libro en la base de datos desde 2007-03-23T22:20:26+01:00 (Madrid)
Página de detalles modificada por última vez el 2024-02-16T11:53:36+01:00 (Madrid)
ISBN/EAN: 0792395301

ISBN - escritura alterna:
0-7923-9530-1, 978-0-7923-9530-0
Mode alterno de escritura y términos de búsqueda relacionados:
Autor del libro: granlund, gösta knutsson
Título del libro: signal processing for computer vision, the vision

Datos del la editorial

Autor: Gösta H. Granlund; Hans Knutsson
Título: Signal Processing for Computer Vision
Editorial: Springer; Springer US
437 Páginas
Año de publicación: 1994-12-31
New York; NY; US
Idioma: Inglés
160,49 € (DE)
164,99 € (AT)
177,00 CHF (CH)
Available
XII, 437 p. 314 illus., 17 illus. in color.

BB; Hardcover, Softcover / Technik/Elektronik, Elektrotechnik, Nachrichtentechnik; Elektronik; Verstehen; Adaptive Filter; Adaptive filtering; Phase; Signal; computer; computer vision; filtering; image processing; model; optimization; organization; signal processing; Signal, Speech and Image Processing; Computer Imaging, Vision, Pattern Recognition and Graphics; Computer Vision; Electrical and Electronic Engineering; Digitale Signalverarbeitung (DSP); Bildverarbeitung; Maschinelles Sehen, Bildverstehen; Elektrotechnik; BC; EA

1 Introduction and Overview.- 2 Biological Vision.- 3 Low Level Operations.- 4 Fourier Transforms.- 5 Kernel Optimization.- 6 Orientation and Velocity.- 7 Local Phase Estimation.- 8 Local Frequency.- 9 Representation and Averaging.- 10 Adaptive Filtering.- 11 Vector and Tensor Field Filtering.- 12 Classification and Response Generation.- 13 Texture Analysis.- References.

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