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Über das Werk

Variational Geometric and Level Set Methods in Computer Vision (ISBN: 9783540293484) eröffnet einen typischen Meilenstein am Schnittpunkt von Geometrie, Variation und pragmatischer Bildverarbeitung. Nikos Paragios und MitautorInnen bündeln klassische Konzepte der Geometrie mit modernen Level-Set-Techniken und zeigen, wie Variationsprinzipien robuste Modelle für Segmentierung, Formulierung von RandOperations und Bewegungsanalyse liefern. In der Geschichte der Computer Vision markiert dieses Werk eine konsequente Verknüpfung analytischer Strukturen mit praktischen Algorithmen, die sich über Fachgrenzen hinweg anwenden lassen. (ISBN: 13 Stellen)

Zusammenfassung

Das Buch präsentiert eine gründliche Darstellung variationaler Ansätze sowie geometrischer und level-set-basierter Methoden zur Form- und Grenzsegmentierung in Bildern und Videos. Es führt durch Grundlagen, mathematische Formulierungen und algorithmische Implementierungen, die es ermöglichen, komplexe Formgrenzen, Objektdrähte und Bewegungen präzise zu modellieren. Leserinnen und Leser gewinnen Einblicke in die Stabilität von Optimierungsprozessen, die Regularisierung von Konturen und die Integration von Priors, um robuste Ergebnisse auch unter Rauschen und Deformationen zu erzielen. Das Werk vereint theoretische Tiefe mit praxisnahen Anwendungen in Bereichen wie medizinische Bildgebung, Objektverfolgung und Szeneanalyse.

Über den Autor

Nikos Paragios ist eine zentrale Stimme im Bereich der Computer Vision, bekannt für seine Arbeiten an variationalen Methoden und Level-Set-Techniken. Gemeinsam mit einem internationalen Team hat er robuste Modelle entwickelt, die sowohl wissenschaftlich fundiert als auch anwendungsnah sind. Paragios’ Forschungsagenda fokussiert auf die Verbindung mathematischer Eleganz mit praktischer Bildverarbeitung, wodurch er maßgeblich zur Weiterentwicklung der Segmentierung, der Formanalyse und der Bewegungsmodellierung beigetragen hat.

Kurz gefasst

Variational Geometric and Level Set Methods in Computer Vision bietet eine herausragende, fachübergreifende Grundlage für alle, die geometrische Ideen, Variationstheorie und Level-Set-Ansätze zu leistungsfähigen Werkzeugen in der Bild- und Videoanalyse zusammenführen möchten. Das Werk verbindet theoretische Tiefe mit praxisrelevanten Anwendungen und bleibt damit eine Referenz für Forschung und Entwicklung in der Computer Vision.

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Variational, Geometric, and Level Set Methods in Computer Vision : Third International Workshop, VLSM 2005, Beijing, China, October 16, 2005, Proceedings - Nikos Paragios
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Nikos Paragios:

Variational, Geometric, and Level Set Methods in Computer Vision : Third International Workshop, VLSM 2005, Beijing, China, October 16, 2005, Proceedings - Taschenbuch

2005, ISBN: 3540293485

[EAN: 9783540293484], Neubuch, [SC: 0.0], [PU: Springer Berlin Heidelberg], BILDBEARBEITUNG; BILDVERARBEITUNG; GRAFIK (EDV) / ROBOTER - ROBOTIK INDUSTRIEROBOTER; 3D MODELING; VISION; ACTI… Mehr…

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Nikos Paragios; Olivier Faugeras; Tony Chan; Christoph Schnoerr:

Variational, Geometric, and Level Set Methods in Computer Vision - neues Buch

ISBN: 9783540293484

Mathematical methods has been a dominant research path in computational vision leading to a number of areas like ?ltering, segmentation, motion analysis and stereo reconstruction. Within … Mehr…

Nr. 978-3-540-29348-4. Versandkosten:Worldwide free shipping, , DE. (EUR 0.00)
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Paragios, Nikos:
Variational, Geometric, and Level Set Methods in Computer Vision / Third International Workshop, VLSM 2005, Beijing, China, October 16, 2005, Proceedings / Nikos Paragios (u. a.) / Taschenbuch / 2005 - Taschenbuch

2005, ISBN: 9783540293484

[ED: Taschenbuch], [PU: Springer-Verlag GmbH], Mathematical methods has been a dominant research path in computational vision leading to a number of areas like ?ltering, segmentation, mot… Mehr…

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Bibliographische Daten des bestpassenden Buches

Details zum Buch
Variational, Geometric, and Level Set Methods in Computer Vision: Third International Workshop, VLSM 2005, Beijing, China, October 16, 2005, Proceedings (Lecture Notes in Computer Science, Band 3752)
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Über das Werk

Variational Geometric and Level Set Methods in Computer Vision (ISBN: 9783540293484) eröffnet einen typischen Meilenstein am Schnittpunkt von Geometrie, Variation und pragmatischer Bildverarbeitung. Nikos Paragios und MitautorInnen bündeln klassische Konzepte der Geometrie mit modernen Level-Set-Techniken und zeigen, wie Variationsprinzipien robuste Modelle für Segmentierung, Formulierung von RandOperations und Bewegungsanalyse liefern. In der Geschichte der Computer Vision markiert dieses Werk eine konsequente Verknüpfung analytischer Strukturen mit praktischen Algorithmen, die sich über Fachgrenzen hinweg anwenden lassen. (ISBN: 13 Stellen)

Zusammenfassung

Das Buch präsentiert eine gründliche Darstellung variationaler Ansätze sowie geometrischer und level-set-basierter Methoden zur Form- und Grenzsegmentierung in Bildern und Videos. Es führt durch Grundlagen, mathematische Formulierungen und algorithmische Implementierungen, die es ermöglichen, komplexe Formgrenzen, Objektdrähte und Bewegungen präzise zu modellieren. Leserinnen und Leser gewinnen Einblicke in die Stabilität von Optimierungsprozessen, die Regularisierung von Konturen und die Integration von Priors, um robuste Ergebnisse auch unter Rauschen und Deformationen zu erzielen. Das Werk vereint theoretische Tiefe mit praxisnahen Anwendungen in Bereichen wie medizinische Bildgebung, Objektverfolgung und Szeneanalyse.

Über den Autor

Nikos Paragios ist eine zentrale Stimme im Bereich der Computer Vision, bekannt für seine Arbeiten an variationalen Methoden und Level-Set-Techniken. Gemeinsam mit einem internationalen Team hat er robuste Modelle entwickelt, die sowohl wissenschaftlich fundiert als auch anwendungsnah sind. Paragios’ Forschungsagenda fokussiert auf die Verbindung mathematischer Eleganz mit praktischer Bildverarbeitung, wodurch er maßgeblich zur Weiterentwicklung der Segmentierung, der Formanalyse und der Bewegungsmodellierung beigetragen hat.

Kurz gefasst

Variational Geometric and Level Set Methods in Computer Vision bietet eine herausragende, fachübergreifende Grundlage für alle, die geometrische Ideen, Variationstheorie und Level-Set-Ansätze zu leistungsfähigen Werkzeugen in der Bild- und Videoanalyse zusammenführen möchten. Das Werk verbindet theoretische Tiefe mit praxisrelevanten Anwendungen und bleibt damit eine Referenz für Forschung und Entwicklung in der Computer Vision.

Detailangaben zum Buch - Variational, Geometric, and Level Set Methods in Computer Vision: Third International Workshop, VLSM 2005, Beijing, China, October 16, 2005, Proceedings (Lecture Notes in Computer Science, Band 3752)


EAN (ISBN-13): 9783540293484
ISBN (ISBN-10): 3540293485
Gebundene Ausgabe
Taschenbuch
Erscheinungsjahr: 2005
Herausgeber: Paragios, Nikos, Faugeras, Olivier, Chan, Tony, Schnoerr, Christoph, Springer

Buch in der Datenbank seit 2007-05-29T02:48:26+02:00 (Berlin)
Buch zuletzt gefunden am 2025-11-26T18:42:33+01:00 (Berlin)
ISBN/EAN: 9783540293484

ISBN - alternative Schreibweisen:
3-540-29348-5, 978-3-540-29348-4
Alternative Schreibweisen und verwandte Suchbegriffe:
Autor des Buches: faugeras olivier, christoph, nikos, chan
Titel des Buches: 2005 formal methods, vlsm, vision 2005, computer, geometric graphics, vision china, china beijing, variational methods, level


Daten vom Verlag:

Autor/in: Nikos Paragios; Olivier Faugeras; Tony Chan; Christoph Schnoerr
Titel: Lecture Notes in Computer Science; Image Processing, Computer Vision, Pattern Recognition, and Graphics; Variational, Geometric, and Level Set Methods in Computer Vision - Third International Workshop, VLSM 2005, Beijing, China, October 16, 2005, Proceedings
Verlag: Springer; Springer Berlin
372 Seiten
Erscheinungsjahr: 2005-10-04
Berlin; Heidelberg; DE
Sprache: Englisch
53,49 € (DE)
54,99 € (AT)
59,00 CHF (CH)
Available
XII, 372 p.

BC; Hardcover, Softcover / Informatik, EDV/Anwendungs-Software; Maschinelles Sehen, Bildverstehen; Verstehen; Mathematik; Informatik; 3D modeling; 3D vision; Active contour; Computer Vision; Image segmentation; Mapping; Shading; Stereo; Textur; classifier systems; image analysis; image enhancement; motion analysis; stereo vision; topology; algorithm analysis and problem complexity; Computer Vision; Computer Imaging, Vision, Pattern Recognition and Graphics; Automated Pattern Recognition; Artificial Intelligence; Algorithms; Computer Graphics; Bildverarbeitung; Mustererkennung; Künstliche Intelligenz; Algorithmen und Datenstrukturen; Grafikprogrammierung; EA

A Study of Non-smooth Convex Flow Decomposition.- Denoising Tensors via Lie Group Flows.- Nonlinear Inverse Scale Space Methods for Image Restoration.- Towards PDE-Based Image Compression.- Color Image Deblurring with Impulsive Noise.- Using an Oriented PDE to Repair Image Textures.- Image Cartoon-Texture Decomposition and Feature Selection Using the Total Variation Regularized L 1 Functional.- Structure-Texture Decomposition by a TV-Gabor Model.- From Inpainting to Active Contours.- Sobolev Active Contours.- Advances in Variational Image Segmentation Using AM-FM Models: Regularized Demodulation and Probabilistic Cue Integration.- Entropy Controlled Gauss-Markov Random Measure Field Models for Early Vision.- Global Minimization of the Active Contour Model with TV-Inpainting and Two-Phase Denoising.- Combined Geometric-Texture Image Classification.- Heuristically Driven Front Propagation for Geodesic Paths Extraction.- Trimap Segmentation for Fast and User-Friendly Alpha Matting.- Uncertainty-Driven Non-parametric Knowledge-Based Segmentation: The Corpus Callosum Case.- Dynamical Statistical Shape Priors for Level Set Based Sequence Segmentation.- Non-rigid Shape Comparison of Implicitly-Defined Curves.- Incorporating Rigid Structures in Non-rigid Registration Using Triangular B-Splines.- Geodesic Image Interpolation: Parameterizing and Interpolating Spatiotemporal Images.- A Variational Approach for Object Contour Tracking.- Implicit Free-Form-Deformations for Multi-frame Segmentation and Tracking.- A Surface Reconstruction Method for Highly Noisy Point Clouds.- A C 1 Globally Interpolatory Spline of Arbitrary Topology.- Solving PDEs on Manifolds with Global Conformal Parametriazation.- Fast Marching Method for Generic Shape from Shading.- A Gradient Descent Procedure for Variational Dynamic Surface Problems with Constraints.- Regularization of Mappings Between Implicit Manifolds of Arbitrary Dimension and Codimension.- Lens Distortion Calibration Using Level Sets.

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