In den letzten Jahren hat die Fuzzy-Logik auch im Bereich der Mustererkennung Einzug gehalten. Das Buch befaßt sich mit dem Einsatz von Fuzzy-Methoden in der digitalen Bildverarbeitung. Es führt Schritt für Schritt in die Theorie und Praxis der Fuzzy-Bildverarbeitung ein und stellt neue Konzepte, Definitionen und Algorithmen vor. Anhand zahlreicher Beispiele wird die Theorie unmittelbar in die Praxis umgesetzt.
Das Buch wendet sich an alle Wissenschaftler, Ingenieure und Studierenden, die in den Bereichen der Fuzzy-Logik oder der Bildverarbeitung aktiv sind. Vorausgesetzt wird nur eine gewisse Vertrautheit mit Bildverarbeitung; die Grundlagen der Fuzzy-Logik werden in den ersten Kapiteln ausführlich behandelt.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung. - 1. 1 Unsicherheit in der Bildverarbeitung. - 1. 2 Quellen der Unsicherheit. - 1. 3 Ansätze: Zugehörigkeit versus Wahrscheinlichkeit. - 1. 4 Warum Fuzzy in der Bildverarbeitung? . - 1. 5 Über das vorliegende Buch. - 2 Bausteine der Fuzzy-Systeme. - 2. 1 Grundlagen. - 2. 2 Fortgeschrittene Aspekte der Fuzzy-Systeme. - 3 Theorie der Fuzzy-Bildverarbeitung. - 3. 1 Bilder unscharf verstehen. - 3. 2 Zugang über Fuzzy-Geometrie. - 3. 3 Zugang über die Maße der Unschärfe und der Bildinformation. - 3. 4 Zugang über Fuzzy-Inferenzsysteme. - 3. 5 Zugang über Fuzzy-Clusteralgorithmen. - 3. 6 Zugang über Fuzzy-Morphologie. - 3. 7 Zugang über Fuzzy-Grammatik. - 3. 8 Zugang über Fuzzy-Integral. - 3. 9 Zugang über Neuro-Fuzzy-Ansätze. - 3. 10 Zugang über fuzzy-genetische Ansätze. - 4 Fuzzy-Algorithmen in der Bildverarbeitung. - 4. 1 Fuzzy-Bildverbesserung. - 4. 2 Fuzzy-Segmentierung. - 4. 3 Fuzzy-Skelettierung. - 4. 4 Fuzzy-Kantendetektion. - 4. 5 Ausblick. - Anhang A: Tabelle der T-Normen. - Anhang B: Tabelle der S-Normen.
