Computer Vision for X-Ray Testing Imaging, Systems, Image Databases, and Algorithms
Afbeeldingen
Sla de afbeeldingen overArtikel vergelijken
- Engels
- Paperback
- 9783030567712
- 23 december 2021
- 456 pagina's
Samenvatting
Building on its strengths as a uniquely accessible textbook combining computer vision and X-ray testing, this enhanced second edition now firmly addresses core developments in deep learning and vision, providing numerous examples and functions using the Python language.
Covering complex topics in an easy-to-understand way, without requiring any prior knowledge in the field, the book provides a concise review of the key methodologies in computer vision for solving important problems in industrial radiology. The theoretical coverage is strengthened with easily written code examples that the reader can modify when developing new functions for X-ray testing.
Topics and features:
- Describes the core techniques for image processing used in X-ray testing, including image filtering, edge detection, image segmentation and image restoration
- Incorporates advances in deep learning, including aspects regarding convolutional neural networks, transfer learning, and generative adversarial networks
- Provides more than 65 examples in Python, and is supported by an associated website, including a database of X-ray images and a freely available Matlab toolbox
- Includes new advances in simulation approaches for baggage inspection, simulated X-ray imaging, and simulated structures (such as defects and threat objects)
- Presents a range of different representations for X-ray images, explaining how these enable new features to be extracted from the original image
- Examines a range of known X-ray image classifiers and classification strategies, and techniques for estimating the accuracy of a classifier
- Reviews a variety of applications for X-ray testing, from industrial inspection and baggage screening to the quality control of natural products
This classroom-tested and hands-on text/guidebook is ideal for advanced undergraduates, graduates, and professionals interested in practically applying image processing, pattern recognition and computer vision techniques for non-destructive quality testing and security inspection.
Dr. Domingo Mery is a Full Professor at the Machine Intelligence Group (GRIMA) of the Department of Computer Sciences, and Director of Research and Innovation at the School of Engineering, at the Pontifical Catholic University of Chile, Santiago, Chile. Dr. Christian Pieringer is an Adjunct Instructor at the same institution.
Productspecificaties
Inhoud
- Taal
- en
- Bindwijze
- Paperback
- Oorspronkelijke releasedatum
- 23 december 2021
- Aantal pagina's
- 456
- Illustraties
- Nee
Betrokkenen
- Hoofdauteur
- Domingo Mery
- Tweede Auteur
- Christian Pieringer
- Hoofduitgeverij
- Springer Nature Switzerland AG
Overige kenmerken
- Editie
- 2
- Product breedte
- 155 mm
- Product lengte
- 235 mm
- Studieboek
- Nee
- Verpakking breedte
- 155 mm
- Verpakking hoogte
- 235 mm
- Verpakking lengte
- 235 mm
- Verpakkingsgewicht
- 735 g
EAN
- EAN
- 9783030567712
Je vindt dit artikel in
- Categorieën
- Boek, ebook of luisterboek?
- Boek
- Taal
- Engels
- Beschikbaarheid
- Leverbaar
- Studieboek of algemeen
- Algemene boeken
Prijsinformatie en bestellen
De prijs van dit product is 52 euro en 99 cent.- Prijs inclusief verzendkosten, verstuurd door bol
- Ophalen bij een bol afhaalpunt mogelijk
- 30 dagen bedenktijd en gratis retourneren
- Dag en nacht klantenservice
Alle bindwijzen en edities (3)
-
49,99Direct beschikbaar
-
59,00Direct beschikbaar
-
52,992 - 3 weken
Levertijd
We doen er alles aan om dit artikel op tijd te bezorgen. Het is echter in een enkel geval mogelijk dat door omstandigheden de bezorging vertraagd is.
Bezorgopties
We bieden verschillende opties aan voor het bezorgen of ophalen van je bestelling. Welke opties voor jouw bestelling beschikbaar zijn, zie je bij het afronden van de bestelling.
Tooltip
Rapporteer dit artikel
Je wilt melding doen van illegale inhoud over dit artikel:
- Ik wil melding doen als klant
- Ik wil melding doen als autoriteit of trusted flagger
- Ik wil melding doen als partner
- Ik wil melding doen als merkhouder
Geen klant, autoriteit, trusted flagger, merkhouder of partner? Gebruik dan onderstaande link om melding te doen.