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008			250318s1991####|||||||||||||||||||||||#d
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041			_aeng
050	0	0	_aTA1632 _bL68 _c1991
100	1		_aADRIAN LOW _eAutor
245	0	0	_a Introductory Computer Vision and Image Processing /
250			_a1a. Edición
260			_aMéxico _bMCGraw-Hill _c1991
300			_a244 Páginas _bIlustraciones _c23 cm X 18 cm
505			_aCapítulo 1: Introduction ¿Qué es la visión por computadora? Diferencias entre imagen y visión Aplicaciones industriales, médicas y académicas Visión artificial vs. procesamiento digital Capítulo 2: The Image Model Representación digital de una imagen Coordenadas espaciales y escala Cuantización de niveles de gris Resolución y tamaño de imagen Formatos de imagen (binaria, escala de grises, color) Capítulo 3: Image Acquisition Fuentes de adquisición de imágenes (cámaras, escáneres) Sensores CCD y dispositivos de entrada Problemas de iluminación y ruido Conversión analógica-digital Calibración básica Capítulo 4: Image Presentation Formas de visualización Uso de LUT (Look-Up Table) Técnicas de remapeo de intensidades Ajustes de contraste y brillo Histogramas y visualización de datos Capítulo 5: Statistical Operations Media, varianza y desviación estándar Normalización de imágenes Operaciones de vecindario (máscaras estadísticas) Histogramas acumulados Umbralización básica Capítulo 6: Spatial Operations and Transformations Filtros espaciales: convolución y correlación Filtros de paso bajo y paso alto Detectores de bordes: Sobel, Prewitt Filtros de mediana y suavizado Rotación, escala y traslación Capítulo 7: Segmentation and Edge Detection Técnicas de umbralización global y local Segmentación por crecimiento de regiones Detección de bordes: Canny, Laplaciano Segmentación por bordes activos Separación de fondo y objeto Capítulo 8: Morphological and Other Area Operations Morfología matemática: erosión y dilatación Operaciones de apertura y cierre Estructuración y elementos estructurantes Operaciones con regiones conectadas Capítulo 9: Finding Basic Shapes Detección de líneas rectas Círculos, elipses y polígonos Hough Transform Relleno de regiones Coincidencia con plantillas simples Capítulo 10: Labelling Lines and Regions Etiquetado de componentes conectados Algoritmos de recorrido (4-conectividad, 8-conectividad) Extracción de regiones Cálculo de centroides y perímetros Seguimiento de contornos Capítulo 11: Reasoning, Facts and Inferences Reglas lógicas básicas para reconocimiento Inferencias basadas en conocimiento Representación de hechos en imágenes Introducción a sistemas expertos simples Capítulo 12: Pattern Recognition and Training Extracción de características Clasificación supervisada y no supervisada Análisis de textura y forma Uso de redes neuronales simples Proceso de entrenamiento y prueba Capítulo 13: The Frequency Domain Transformada de Fourier Análisis espectral Filtros en el dominio de frecuencia Supresión de ruido en frecuencia Capítulo 14: Applications of Frequency Domain Processing Realce de bordes Enfoque y desenfoque controlado Supresión de bandas y ruido periódico Comparación con el dominio espacial Capítulo 15: Image Compression Redundancia espacial y estadística Codificación por longitud de corrida (RLE) Codificación de Huffman Cuantización y compresión con pérdida Introducción a JPEG Capítulo 16: Texture Definición de textura Estadísticas locales Matriz de co-ocurrencia Transformadas orientadas Análisis de patrones repetitivos Capítulo 17: Other Topics Introducción a imágenes multiespectrales Imágenes en movimiento y vídeo Detección de movimiento Análisis 3D básico Capítulo 18: Applications Aplicaciones médicas (rayos X, TAC, resonancias) Aplicaciones industriales (inspección, ensamblaje) Aplicaciones de seguridad y biometría Procesamiento de imágenes satelitales
520			_aEn este manual, Adrian Low ofrece una introducción accesible y práctica a los fundamentos del procesamiento de imágenes y visión por computadora. El texto está diseñado para lectores que ya están familiarizados con conceptos básicos de computación, pero que desean adentrarse en el mundo del procesamiento visual sin requerir profundos conocimientos previos en matemáticas avanzadas o inteligencia artificial El autor adopta un enfoque tutorial, combinando explicaciones conceptuales con múltiples ejemplos, casos prácticos y ejercicios, apoyados en código en lenguaje C pensado para ejecutarse en plataformas estándar como el IBM PC . Esto permite al lector entender cómo funcionan los algoritmos internamente al implementarlos y mostrarlos por sí mismo. La obra cubre toda la cadena de procesamiento: desde la adquisición de imágenes (cámaras, escáneres), pasando por operaciones estadísticas y espaciales (histogramas, filtros, transformadas), hasta algoritmos de segmentación, detección de bordes, operaciones morfológicas y reconocimiento de formas . Además, explora los dominios de frecuencia, técnicas de compresión, análisis de texturas, y muestra cómo aplicar los conceptos mediante código efectivo y casos de aplicación reales . Gracias a su combinación de teoría, aplicaciones industriales y médicas, y su estilo claro y práctico, este libro es una excelente opción para estudiantes de pregrado, postgrado o desarrolladores que deseen aprender visión por computadora desde la raíz, sin depender de bibliotecas gráficas complejas .
942			_cLIB _2lcc
945			_a1 _badmin _c1264 _dAdolfo Aguilar Romero
999			_c4139 _d4139