Digitale Bildverarbeitung: Fortschrittliche Bildverarbeitung für intelligente Automatisierung

1: Digitale Bildverarbeitung: Stellt die grundlegenden Prinzipien und Techniken zur Bearbeitung digitaler Bilder vor und legt damit die Grundlage für die folgenden Kapitel.

2: JPEG: Erkundet das JPEG-Format und erläutert ausführlich seine Komprimierungstechniken, Anwendungen und Bedeutung bei der digitalen Bildspeicherung.

3: 2D-Computergrafik: Untersucht die Erstellung und Bearbeitung von 2D-Grafiken und hebt ihre Relevanz in der Robotik und visuellen Darstellung hervor.

4: Affine Transformation: Erläutert geometrische Transformationen und konzentriert sich auf die Verwendung affiner Transformationen bei der Bildausrichtung und -zuordnung.

5: Bildkomprimierung: Bietet einen detaillierten Einblick in Komprimierungsmethoden und optimiert die Speicherung und Übertragung von Bilddaten für eine effiziente Verarbeitung.

6: Bewegungskompensation: Erklärt Bewegungsschätzungstechniken, die bei der Verfolgung und Kompensation bewegter Objekte in Videosequenzen helfen.

7: Diskrete Kosinustransformation: Beschreibt die Anwendung der diskreten Kosinustransformation bei der Bildkomprimierung und konzentriert sich auf ihre Auswirkungen bei der JPEG-Komprimierung.

8: Videokamera: Untersucht die Rolle von Videokameras bei der Aufnahme und Verarbeitung von Bildern, die für die Robotik und Bewegungsanalyse von entscheidender Bedeutung ist.

9: Canny-Kantendetektor: Analysiert den Canny-Kantendetektor, ein leistungsstarkes Tool zum Identifizieren von Grenzen innerhalb von Bildern, das für die Objekterkennung von entscheidender Bedeutung ist.

10: Digitales Bild: Befasst sich mit dem Wesen digitaler Bilder und diskutiert deren Darstellung und Verarbeitung in digitalen Systemen.

11: Bildsegmentierung: Behandelt die Methoden zum Segmentieren von Bildern in sinnvolle Bereiche, die für die Objekterkennung und -klassifizierung in der Robotik von entscheidender Bedeutung sind.

12: Quantisierung (Bildverarbeitung): Erforscht den Quantisierungsprozess bei der Bildkomprimierung und seine Auswirkungen auf die Bildqualität und Datengröße.

13: Skaleninvariante Merkmalstransformation: Untersucht eine Technik zum Erkennen und Beschreiben lokaler Bildmerkmale, die besonders bei der Objekterkennung und -zuordnung nützlich ist.

14: Bewegungsschätzung: Beschreibt Algorithmen zum Schätzen von Bewegung in Videosequenzen, die für das Verfolgen und Analysieren dynamischer Umgebungen von entscheidender Bedeutung sind.

15: Medianfilter: Erklärt den Medianfilter, eine wichtige Methode zur Rauschreduzierung in Bildern, die wichtig für die Verbesserung der Bildqualität in Roboteranwendungen ist.

16: Bildsensor: Bietet Einblicke in Bildsensoren, ihre Funktionsweise und ihre entscheidende Rolle bei der Erfassung digitaler Bilder zur Analyse.

17: Kamera-Resektion: Untersucht den Prozess der Kamerakalibrierung zum Zuordnen von 3D-Raum zu 2D-Bildern, was für genaue visuelle Daten in der Robotik von entscheidender Bedeutung ist.

18: Histogrammabgleich: Erläutert die Technik des Histogrammabgleichs zur Standardisierung von Bildeigenschaften und zur Verbesserung der Konsistenz bei der Bildverarbeitung.

19: Segmentierung starrer Bewegungen: Analysiert Methoden zur Segmentierung starrer Bewegungen in Videosequenzen, die für das Verständnis der Objektbewegung von entscheidender Bedeutung sind.

20: Datenkomprimierung: Behandelt verschiedene Techniken zum Komprimieren von Daten in Bild- und Videoformaten, um eine effiziente Speicherung und Übertragung sicherzustellen.

21: Verlustbehaftete Komprimierung: Erläutert das Konzept der verlustbehafteten Komprimierung, ihre Nachteile und ihre Anwendungen bei der digitalen Bildspeicherung und -übertragung.