From Gestalt Theory to Image Analysis -  Agnes Desolneux,  Lionel Moisan,  Jean-Michel Morel

From Gestalt Theory to Image Analysis (eBook)

A Probabilistic Approach
eBook Download: PDF
2007 | 1. Auflage
288 Seiten
Springer New York (Verlag)
978-0-387-74378-3 (ISBN)
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This book introduces the reader to a recent theory in Computer Vision yielding elementary techniques to analyse digital images. These techniques are inspired from and are a mathematical formalization of the Gestalt theory. Gestalt theory, which had never been formalized is a rigorous realm of vision psychology developped between 1923 and 1975. From the mathematical viewpoint the closest field to it is stochastic geometry, involving basic probability and statistics, in the context of image analysis. The authors maintain a public software, MegaWave, containing implementations of most of the image analysis techniques developped in the book. The book is intended for researchers and engineers. It is mathematically self-contained and requires only the basic notions in probability and calculus.
This book introduces a new theory in Computer Vision yielding elementary techniques to analyze digital images. These techniques are a mathematical formalization of the Gestalt theory. From the mathematical viewpoint the closest field to it is stochastic geometry, involving basic probability and statistics, in the context of image analysis. The book is mathematically self-contained, needing only basic understanding of probability and calculus. The text includes more than 130 illustrations, and numerous examples based on specific images on which the theory is tested. Detailed exercises at the end of each chapter help the reader develop a firm understanding of the concepts imparted.
Erscheint lt. Verlag 24.12.2007
Sprache englisch
Themenwelt Informatik Grafik / Design Digitale Bildverarbeitung
Informatik Theorie / Studium Künstliche Intelligenz / Robotik
Mathematik / Informatik Mathematik
Technik
ISBN-10 0-387-74378-2 / 0387743782
ISBN-13 978-0-387-74378-3 / 9780387743783
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