Bildverstehen

1 Einleitung.- 1.1 An den Leser.- 1.2 Zum Aufbau des Buches.- 1.3 Der Begriff "Bildverstehen".- 2 Über das Sehen.- 2.1 Neurophysiologie.- 2.2 Perzeptive und Kognitive Psychologie.- 2.3 Die Informationsverarbeitungs-Sicht.- 2.4 Zusammenfassende Beobachtungen.- 2.5 Bibliographie.- 3 Grundlagen aus digitaler Bildverarbeitung und Mustererkennung.- 3.1 Das digitale Rasterbild.- 3.2 Bildvorverarbeitung.- 3.3 Erste Bildanalyseschritte: Das Histogramm.- 3.4 Bilder in neue Bilder überführen: Filteroperationen und Transformationen.- 3.5 Punktoperationen.- 3.6 Faltung.- 3.7 Lokale Operationen.- 3.8 Morphologische Operationen.- 3.9 Globale Operationen.- 3.10 Bildpyramiden.- 3.11 Von Pixeln zu Merkmalen.- 3.12 Bibliographie.- 4 Grundlagen aus Artificial Intelligence.- 4.1 Produktionssysteme (PS).- 4.2 Expertensysteme.- 4.3 Repräsentation ? Beschreibung.- 4.4 Wissensrepräsentation.- 4.5 Funktionale Programmierung, LISP.- 4.6 Neurale Netzwerke (Konnektionismus).- 4.7 Bibliographie.- 5 Ein Systemmodell für Bildverstehen.- 5.1 Repräsent ationsebenen.- 5.2 Prozesse.- 5.3 Kontrolle und Auswahl.- 5.4 Das vollständige Modell.- 6 Segmentation: Vom Bild zu Bildobjekten.- 6.1 "Token" und "Tokenset".- 6.2 Flächenbasierte Segmentation.- 6.3 Kantenbasierte Segmentation.- 6.4 Kombinieren und Einschränken.- 6.5 Token Merkmale.- 7 Von "Tokens" zu symbolischer Repräsentation.- 7.1 Gruppierung, Constraints.- 7.2 2D Szenenbeschreibung.- 7.3 "Shape from X".- 7.4 3D Formbeschreibungen.- 7.5 Objektrepräsentation in Frames.- 8 Verstehen.- 8.1 Matching.- 8.2 Kontrolle.- 8.3 Lernen.- 9 Epilog.- 9.1 Fusion und 'Active Fusion'.- 9.2 Fusion in Medizin und Fernerkundung.- A KBVision.