Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Door een staking bij bpost kan je online bestelling op dit moment iets langer onderweg zijn dan voorzien. Dringend iets nodig? Onze winkels ontvangen jou met open armen!
Afhalen na 1 uur in een winkel met voorraad
Gratis thuislevering in België vanaf € 30
Ruim aanbod met 7 miljoen producten
Door een staking bij bpost kan je online bestelling op dit moment iets langer onderweg zijn dan voorzien. Dringend iets nodig? Onze winkels ontvangen jou met open armen!
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
Image understanding usually includes interrelated components of image segmentation and object/scene recognition. Image segmentation extracts the objects/regions of interest from images which are then analyzed for recognition. Deformable contour methods (DCMs) are commonly applied for image segmentation. To understand the strengths and limitations of different DCMs, a comparative study to review eight major snakes and level set methods applied to the medical image segmentation is presented. The studied DCMs are compared using both qualitative and quantitative measures and the lessons learned from this medical segmentation comparison can be translated to other image segmentation domains. DCM results can be recognized for further image analysis and understanding, e.g. a graph matching algorithm is presented in this book for rather challenging segmentation applications, such as blur boundary, complex shape, and intensity inhomogeneity. The skeleton-based graph matching algorithm consists of major operations of skeleton extraction, representation, and matching for recognition, and the results are fedback into the image segmentation to increase the accuracy of the advanced segmentation.