Muutke küpsiste eelistusi

E-raamat: Principles of Digital Image Processing for Agricultural Applications

Teised raamatud teemal:
  • Formaat - PDF+DRM
  • Hind: 117,32 €*
  • * hind on lõplik, st. muud allahindlused enam ei rakendu
  • Lisa ostukorvi
  • Lisa soovinimekirja
  • See e-raamat on mõeldud ainult isiklikuks kasutamiseks. E-raamatuid ei saa tagastada.
Teised raamatud teemal:

DRM piirangud

  • Kopeerimine (copy/paste):

    ei ole lubatud

  • Printimine:

    ei ole lubatud

  • Kasutamine:

    Digitaalõiguste kaitse (DRM)
    Kirjastus on väljastanud selle e-raamatu krüpteeritud kujul, mis tähendab, et selle lugemiseks peate installeerima spetsiaalse tarkvara. Samuti peate looma endale  Adobe ID Rohkem infot siin. E-raamatut saab lugeda 1 kasutaja ning alla laadida kuni 6'de seadmesse (kõik autoriseeritud sama Adobe ID-ga).

    Vajalik tarkvara
    Mobiilsetes seadmetes (telefon või tahvelarvuti) lugemiseks peate installeerima selle tasuta rakenduse: PocketBook Reader (iOS / Android)

    PC või Mac seadmes lugemiseks peate installima Adobe Digital Editionsi (Seeon tasuta rakendus spetsiaalselt e-raamatute lugemiseks. Seda ei tohi segamini ajada Adober Reader'iga, mis tõenäoliselt on juba teie arvutisse installeeritud )

    Seda e-raamatut ei saa lugeda Amazon Kindle's. 

This book is designed for undergraduate and post-graduate agricultural science students and agricultural engineering researchers to provide a comprehensive insight into the role of digital image processing in agriculture, and its basic principles to solve agriculture issues. This book is constructed with 11 different chapters comprising an introduction to digital image processing, various applications of digital image processing, the role of image processing in the agriculture sector, an overview of fundamental digital image processing procedures, image acquisition methods appropriate for various agricultural situations, image enhancement tools for images acquired in different conditions, image segmentation methods concerned with plant and agriculture images, feature extraction techniques applicable for agricultural images, image classification or pattern recognition to solve agricultural problems, quality assessment metrics of reference and non-reference agriculturally important images and a case study on successful digital image processing application on the banana.