Name: Visión por Computador. Ejercicios Resueltos: Imágenes Digitales y Aplicaciones
Price: 42.66 EUR
Availability: InStock
Author: Gonzalo Pajares Martinsanz
ISBN: 9788478978311

portada Visión por Computador. Ejercicios Resueltos: Imágenes Digitales y Aplicaciones

Formato

Libro Físico

Autor

Gonzalo Pajares Martinsanz

Editorial

Rama

Año

2008

Idioma

Español

N° páginas

740

Encuadernación

Tapa Blanda

ISBN

8478978313

ISBN13

9788478978311

Categorías

Visión por ordenador

Visión por Computador. Ejercicios Resueltos: Imágenes Digitales y Aplicaciones

Gonzalo Pajares Martinsanz (Autor) · Rama · Tapa Blanda

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Reseña del libro "Visión por Computador. Ejercicios Resueltos: Imágenes Digitales y Aplicaciones"

Incluye: CD-ROMEs ésta una segunda edición del libro corregida y aumentada donde los contenidos anteriores se ven ampliados con nuevos temas de la máxima actualidad. En el libro se abordan todos aquellos aspectos que son necesarios en el campo de la visión por computador o visión artificial, desde el procesamiento y el análisis de imágenes a las aplicaciones de máximo interés. En el texto se conjugan rigurosidad con claridad y sencillez para que el esfuerzo de comprensión sea mínimo y adecuado permitiendo al lector desarrollar sus propias aplicaciones.El libro va dirigido tanto a los que se inician en el campo de la visión por computador como a aquellos profesionales que quieren disponer de un texto autosuficiente en sus contenidos con abundantes referencias bibliográficas. En esta línea se ofrece al lector un texto complementario titulado Ejercicios Resueltos de Visión por Computador de esta misma editorial, que le permite ejercitarse en la comprensión con muchos de los contenidos aquí incluidos.Incluye CD-ROM con más de 550 imágenes en formato JPEG y todas las figuras en color del libro junto con su descripción, una panorámica general sobre diversas aplicaciones de interés, trece apéndices que completan su contenido y amplían diversos conceptos.AutoresPrólogoCapítulo 1. Visión artificial1.1 Introducción1.2 Dispositivos de captura de imágenes1.3 Resolución espacial y en amplitud1.4 Representación de imágenes digitales1.5 Segmentación1.6 Descripción1.7 Aplicaciones1.8 Notas finalesCapítulo 2. Tratamiento de imágenes por transformación de dominio2.1 Introducción2.2 La transformada de Fourier2.3 Filtrado espacial de imágenes digitales2.4 Algunas propiedades de la transformada de Fourier2.5 Filtrado en frecuencia de imágenes digitales2.6 Generación de máscaras espaciales a partir de especificaciones en el dominio de la frecuencia2.7 Transformada del coseno2.8 Transformada de Walsh-Hadamard2.9 Transformada de wavelets2.10 Transformada de Haar2.11 Transformada de Slant2.12 Componentes principales: transformada de Hotelling2.13 Notas finalesCapítulo 3. Transformación de imágenes3.1 Introducción3.2 Transformaciones básicas3.3 Transformaciones lógicas3.4 Transformaciones geométricas3.5 Notas finalesCapítulo 4. Suavizado, realzado y correcciones radiométricas4.1 Introducción4.2 Suavizado4.3 El histograma de la imagen: realzado4.4 Corrección radiométrica4.5 Notas finalesCapítulo 5. Fundamentos de color5.1 Introducción5.2 Fundamentos del color5.3 Modelos de color5.4 Pseudocolor5.5 Ejemplos de aplicación5.6 Notas finalesCapítulo 6. Extracción de bordes, esquinas y puntos de interés6.1 Introducción6.2 Concepto de derivada en la extracción de bordes6.3 Operadores primera derivada6.4 Operadores segunda derivada6.5 Realización de los operadores de borde6.6 Extracción de puntos de interés6.7 Notas finalesCapítulo 7. Extracción de regiones7.1 Introducción7.2 Binarización mediante detección de umbral7.3 Etiquetado de componentes conexas7.4 Crecimiento y división7.5 Extracción de regiones por el color7.6 Notas finalesCapítulo 8. Descripción de líneas y contornos8.1 Introducción8.2 Segmentos rectos mediante códigos de cadena8.3 Ajuste de líneas mediante mínimos cuadrados8.4 Ajuste de líneas mediante autovector8.5 La transformada de Hough8.6 Descripción de diversos tipos de fronteras8.7 Notas finalesCapítulo 9. Descripción de regiones9.1 Introducción9.2 Propiedades de las regiones9.2.1 Propiedades topológicas9.3 Texturas9.4 Momentos invariantes9.5 Notas finalesCapítulo 10. Operaciones morfológicas10.1 Introducción10.2 Principios y transformaciones básicos10.3 Esqueletización y otras propiedades de las operaciones morfológicas10.4 Morfología en imágenes de grises10.5 Notas finalesCapítulo 11. Geometría y parámetros de las cámaras11.1 Introducción11.2 Geometría11.3 Modelo de la cámara y su calibración según el método11.4 Método de calibración de Ayache11.5 Método de calibración de Song de Ma11.6 Análisis de la calibración11.7 Líneas epipolares11.8 Formación de imágenes con lentes y enfoque11.9 Corrección de errores de las cámaras11.10 Notas finalesCapítulo 12. Secuencias de imágenes I: movimiento12.1 Introducción12.2 Preliminares12.3 Estimación del flujo óptico12.4 Formulación analítica del movimiento: campo de movimiento12.5 Detección de la profundidad y colisiones12.6 Análisis del movimiento basado en la detección de puntos de interés12.7 Método diferencial de análisis del movimiento12.8 Método de diferencias de análisis del movimiento12.9 Métodos de seguimiento y predicción de características mediante una secuencia de imágenes12.10 Utilizando el movimiento12.11 Notas finalesCapítulo 13. Secuencias de imágenes II: detección de cambios y superresolución13.1 Introducción13.2 Detección de cambios13.3 Superresolución13.4 Notas finalesCapítulo 14. Reconocimiento de patrones I: estiamción, agrupación y clasificación14.1 Introducción14.2 Algunos ejemplos de propiedades cuantitativas14.3 Estimación estadística y aprendizaje14.4 Estimación de la función de densidad de probabilidad14.5 Métodos para reducción de datos y reducción de la dimensionalidad14.6 Clasificación14.7 Notas finalesCapítulo 15. Reconocimiento de patrones II: redes neuronales y máquinas de vectores soporte15.1 Introducción15.2 El perceptrón15.3 La red retropropagación15.4 Máquinas de vectores soporte15.5 Notas finalesCapítulo 16: Reconocimiento de patrones III: métodos estructurales y basados en la apariencia16.1 Introducción16.2 Métodos estructurales y sintácticos16.3 Reconocimiento basado en la apariencia16.4 Notas finalesCapítulo 17. Obtención de la forma I: formas a partir de la intensidad17.1 Introducción: formas a partir de X17.2 Aspectos generales sobre las formas a partir de variaciones de la intensidad17.3 El mapa de reflectancia17.4 Tonalidad en las imágenes17.5 Aplicaciones, ejemplos y métodos17.6 Notas finalesCapítulo 18. Obtención de la forma II: la visión estereoscópica18.1 Introducción18.2 Geometría del sistema estereoscópico y obtención de la distancia18.3 Extracción de características18.4 Correspondencia estereoscópica18.5 Limitaciones de un sistema estéreo18.6 Notas finalesCapítulo 19. Obtención de la forma III: formas a partir de la textura y del enfoque19.1 Introducción19.2 Formas a partir de la textura19.3 Formas a partir del enfoque19.4 Notas finalesCapítulo 20. Descripción y reconocimiento de objetos 3D20.1 Introducción20.2 Segmentación y descripción de superficies20.3 Inferencia y descripción de objetos20.4 Reconocimiento de objetos 3D20.5 Otros métodos de segmentación y descripción de estructuras 3D20.6 Notas finalesCapítulo 21. Restauración de imágenes I: dominio de la frecuencia21.1 Introducción21.2 Modelo de degradación21.3 Aproximación algebraica para la restauración21.4 Filtrado inverso21.5 Filtro de mínimos cuadrados (Wiener)21.6 Filtro de mínimos cuadrados restringido21.7 Filtro de la media geométrica21.8 Restauración iterativa no lineal con el algoritmo de Lucy-Richardson21.9 Restauración interactiva o filtro de corte21.10 Eliminación de desenfoque originado por movimiento lineal uniforme21.11 Notas finalesCapítulo 22. Restauración de imágenes II: dominio espacial22.1 Introducción22.2 Filtros de orden22.3 Filtros de medias22.4 Filtros adaptativos22.5 Promedio de imágenes22.6 Reducción del ruido de speckle22.7 Notas finalesCapítulo 23. Compresión de imágenes23.1 Introducción23.2 Modelo del sistema de compresión23.3 Criterios de fidelidad23.4 Elementos de la teoría de la información23.5 Métodos de compresión sin pérdidas23.6 Métodos de compresión con pérdidas23.7 Estándares de compresión de imágenes23.8 Notas finales