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Esperanto-vortaro (diversaj)

Esperanto-vortaro (diversaj)

Esperanto-kulturo > Esperanto-vortaro > Diversaj Esperanto-vortaroj ---- En ĉi artikolo estas listo kaj priskribo de diversaj Esperanto-vortaroj pri kiuj ne estas aparta artikolo.
- Esperanto serĉ-vortaro :
- Esperanto serĉ-vortaro. (Vorto-determina per kanteblaj aforismoj). Erno Geleta. Nové Zámky, [2000]. 124p. 30cm. Pli ol 2000 "kapvortoj" serĉe-verse "difinitaj".
- Esperanto serĉ-vortaro. Volumoj 1-4. Erno Geleta. Nové Zámky, [2000]. 128+144+122+138p. 15cm. Pli ol 2000 "kapvortoj" serĉe-verse "difinitaj".
- Etimologiaj vortaroj de Esperanto :
- Etimologia vortaro de Esperanto
- Volumo 1: A-D. Ebbe Vilborg. Malmö, 1989. 104p. 24cm. La oficiala radikaro, kun indikoj pri la unua apero, parencaj vortoj en 7 lingvoj, ekvivalentoj en 4 planlingvoj kaj skizo de la praorigino kun postaj ŝanĝoj.
- Volumo 2: E-J. E. Vilborg. Malmö, 1991. 114p. 24cm.
- Volumo 3: K-M. E. Vilborg. Malmö, 1993. 128p. 24cm.
- Volumo 4: N-R. E. Vilborg. Malmö, 1995. 124p. 24cm.
- Volumo 5: S-Z. Ebbe Vilborg. Stockholm, 2001. 196p. 24cm. La oficiala radikaro, kun indikoj pri la unua apero, parencaj vortoj en 7 lingvoj, ekvivalentoj en 4 planlingvoj kaj skizo de la praorigino kun postaj ŝanĝoj. Aparta sekcio pri morfologiaj elementoj kaj afiksoj.
- Etimologia vortaro pragmata de Esperanto. Yamasaki Seikô. Tokio, 1991. 250p. 26cm. Kun utila enkonduko pri la influo de la antikvaj greka kaj latina kaj la evoluo de prononco kaj ortografio en la eŭropaj lingvoj. Dulingva: E-japana.
- Sinomnimaj vortaroj
- Esperantaj sinonimoj. Jaan Ojalo. Rotterdam, 1999 (3a, korektita eld.). 96p. 21cm. Sinonima vortaro surbaze de PIV. 1925 kapvortoj, indekso kun c. 5500 vortoj.
- Vortaro de Esperantaj sinonimoj. Jur. Pisarev. Rostov-Don, 2002. 244p. 21cm. 4343 sinonimnestoj, ofte kun rusaj ekvivalentoj.
- Aliaj vortaroj :
- Gunkela vortaro. Claus J. Günkel. Viersen, 1997 (3a eld). 43p. 21cm. 912 kapvortoj post-PIVe registritaj au nove proponataj, inkl. proprajn nomojn.
- Oportuna vortaro de ordinara Esperanto. Vilho Setälä. Helsinki, 1974 (2-a eld.). 96p. 22cm. Unulingva vortaro kun simplaj difinoj kaj multaj bildetoj.
- Originala Esperanta bildvortaro. Sylla Chaves. São Paulo, 1993 (repr.). 170p. 21cm. Tri mil bildigitaj vortoj, elektitaj kaj ordigitaj por maksimume internacia utileco. Ilus..
- Sepa oficiala aldono al la Universala Vortaro. , 1958. 4p. 21cm. 118 fundamentaj radikoj.
- Tabuaj vortoj en Esperanto. Vortaro, kun ekzemploj pri praktika uzado. H. Alos, K. Velkov. Vraca, 1981. 32p. 15cm. Konciza terminaro, precipe pri seksaj aferoj, kun kelkaj maldecaj poemoj apendice. [http://www.aliaflanko.de/frenezejo/text/tabu.html Tabuaj vortoj en Esperanto]
- Aliaj libroj entenante vortaron :
- Parnasa gvidlibro. K. Kalocsay, G. Waringhien, R. Bernard. Pisa/Madrido, 1984 (3a eld.). 208p. 21cm. Kun analizo de metriko, valoraj konsiloj por poetoj kaj rimvortaro kun glosaro.
- Tesi, la testudo. Laborgrupo "Nokta Tajpejo". Bonn, 1985. 178+72p. 21cm. Sprita lernolibro. Kun aparta vortaro. Ilus..

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André Cherpillod. Nanterre, 1986. 63p. 21cm. Akada-Esperanta vortaro, kun parencaj vortoj el semidaj lingvoj.

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Fjalor Esperanto-shqip shqip-Esperanto. dhe Metodë e mësimit të gjuhës esperanto. Zef Luigj MJEDA. Tiranë, 1993. 235p. 20cm. Vortaro E-albana (ĉ. 4000 kapvortoj) kaj albana-E (ĉ. 8000) plus 12 lingvolecionoj.

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vidu apartan artikolon

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#Klara vortaro Esperanta-araba. Georgo Abraham. Rotterdam, 1998. 308p. 22cm. #Djeciji rjeçnik. (Porinfana vortaro). Mustafa Tandir. Mostar, 1997. 86p. 21cm. C. 500 vortoj, alfabete laŭ bosna kaj araba; laŭtema ordigo; konversacieto. Bosna-araba-angla-Esperanto.

bosnaj

#Vortaro Esperanto-bosna bosna-Esperanto. S. Colic, B. Miljko, K. Jakupovic, M. Tandir. Sarajevo, 2001. 169p. 17cm. Dudirekta vortaro kun konciza gramatiko de Esperanto #Djeciji rjeçnik. (Porinfana vortaro). Mustafa Tandir. Mostar, 1997. 86p. 21cm. C. 500 vortoj, alfabete laŭ bosna kaj araba; laŭtema ordigo; konversacieto. Bosna-araba-angla-Esperanto.

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- [http://dictionaries.travlang.com/esperanto.html Travlang] estas reta vortaro de eo al lingvoj de en es fr it nl no pt kaj inverse. Ekzistas ankaŭ en lingvoj af cs de dk eo es fi fr fy hu it la nl no pt pl sv tr. Uzas tradukmotoron de Ergane.
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- [http://dmoz.org/World/Esperanto/Informo/Vortaroj/ Vortaroj] ĉe dmoz
- Per [http://katalogo.foko.komputilo.org/eeb.cgi Reta Esperanto-Bibliografio] serĉu per la vorto "vortaro". Vortaro

Esperantaj sinonimoj

Esperanto-kulturo > Esperanto-vortaro > Esperantaj sinonimoj ---- Esperantaj sinonimoj. Jaan OJALO. Rotterdam, 1999 (3-a, korektita eld.). 96 paĝoj. 21 centimetroj. Sinonima vortaro surbaze de PIV. 1925 kapvortoj, indekso kun c. 5500 vortoj.

Digitale Bildverarbeitung

Die (digitale) Bildverarbeitung nutzt die Mittel der Signalverarbeitung zur Aufbereitung und Speicherung von visuellen Informationen. Im Gegensatz zur Bildbearbeitung, welche sich mit der Manipulation von Bildern zur anschließenden Darstellung beschäftigt, dient die Bildverarbeitung als eine Zwischenstufe zu einer weitergehenden maschinellen Bearbeitung (Bildverstehen, Mustererkennung).

Objekte der Bildverarbeitung

Die in der Bildverarbeitung manipulierten Objekte lassen sich nach verschiedenen Gesichtspunkten klassifizieren:

Typ

- Reflektionsbilder (z.B. Kameraaufnahmen, Radaraufnahmen, Multispektralaufnahmen)
- Projektionsbilder (z.B. Röntgenaufnahmen, Ultraschall, Elektrophoretogramme)
- Schematisierte Bilder (z.B. Karten, Pläne, Dokumente)

Codierung

- Rasterbilder (z.B. konventionell auf quadratischem Gitter)
- Kettencodierung (durch Richtungsangaben beschriebene Bildlinien)
- Transformationscodierung (Ergebnis einer Reihenentwicklung)
- Fraktale Codierung (Ausnutzung von Selbstähnlichkeit)

Operationen der Bildverarbeitung

Man teilt die Operationen in drei Klassen ein:
- Punktoperatoren
- Lokale Operatoren
- Globale Operatoren Die Einteilung basiert darauf, wieviele Punkte für die Ermittlung eines neuen Farbwertes f (x,y) benötigt werden. Die Punktoperatoren (Histogrammtransformationen, Kontrastveränderung, Helligkeitsveränderung) benötigen lediglich den Farbwert f(x,y). Die Lokaloperatoren (Lineare und nichtlineare Filter sowie morphologische Operatoren) hingegen benötigen Punkte aus der Nachbarschaft f( x+ d1, y + d2) wobei -N/2 < d1< N/2 und -M/2 < d2 < M/2 bei einer Nachbarschaft der Breite N und Höhe M Schließlich benötigen die globalen Operationen (Fourier-Transformation, Radon-Transformation) alle Bildpunkte zur Ermittlung der neuen Farbwerte.

Punktoperatoren

Histogramm

In der digitalen Bildverarbeitung versteht man unter einem Histogramm die statistische Häufigkeit der Grauwerte bzw. der Farbwerte in einem Bild. Das Histogramm eines Bildes erlaubt eine Aussage über die vorkommenden Grau- bzw. Farbwerte und über Kontrastumfang und Helligkeit des Bildes. Typische Punktoperatoren wie die Helligkeits- oder Kontrastveränderung bewirken eine Änderung im Histogramm. So bewirkt das Aufhellen, also die Addition einer Konstanten auf jeden Farbwert, eine Verschiebung des Histogramms und die Kontrasterhöhung, also die Multiplikation der Farbwerte mit einer Konstante, erkennt man an einer Histogrammspreizung. Eine klassische Anwendung von Histogrammen in der Bildverarbeitung liegt in der Egalisierung (engl. equalizing), bei der das Histogramm mit einer Egalisierungsfunktion transformiert wird. Dadurch kann eine bessere Verteilung der Farbgebung erreicht werden, die über eine bloße Kontrastverstärkung hinausgeht.

Schwellwertoperationen

Sollen Bilder in kleinere Farbräume konvertiert werden, ergibt sich das Problem der Bestimmung adäquater Schwellwerte. Eine klassische Aufgabe ist die Binarisierung eines Grauwertbildes. Typische Schwellwerte können aus dem Grauwerthistogramm eines Bildes gewonnen werden:
- Mittelmäßiger Grauwert
- Mittlerer oder erwarteter Grauwert
- Grauwertmedian
- Hauptsenken (zentralste relative Extremstellen des Grauwerthistogramms)
- Maximum-Entropie-Schwellwert Andere Methoden bieten ein Grauwertmischverteilungsmodell oder der Intermeans-Algorithmus.

Lokale Operatoren

Filter

Die Operationen, die ein Eingangsbild mit Hilfe einer mathematischen Abbildung in ein Ausgabebild überführen, heißen Filter. Die folgenden Filter beziehen sich im Wesentlichen auf Rasterbilder. Ziel einer Filterung ist im Allgemeinen eine Verbesserung eines Musters. Im Einzelnen kann dies eine Reduktion störender Anteile, eine Hervorhebung informativer Anteile bzw. die Restauration eines idealen Musters sein. Die Abbildung welche ein gegebenes Bild auf ein Ausgabebild abbildet, heißt Transformation. Die Funktionsfamilie

g_\mu

mit

g_\mu = \Im\ (\mu \in \mathbb)

heißt Impulsantwort des linearen Systems

\Im

\delta_\mu:\mathbb\to\mathbb

ist die Diracsche Deltafunktion mit Impuls bei

x=\mu

Lineare Filter

Ein wichtiges Unterscheidungsmerkmal von Transformationen ist ihre mathematische Beschaffenheit. Eine Transformation

\Im

heißt Lineares System wenn für alle Funktionen

f, g: \mathbb \to \mathbb

und alle Skalare

a,b \in \mathbb

gilt: :

\Im (af+bg) = a\Im (f) + b\Im (g)

Lineare Systeme (=LSI-Systeme) und damit lineare Filter sind praktisch hinreichend und mathematisch handhabbar. Für gewöhnlich konstruiert man LSI-Systeme mit den zusätzlichen Eigenschaften:
- Kausalität: Für die Impulsantwort

g=g_j

gilt für

j<0

g_j=0

und damit

h_j=\sum_^\infty f_g_k

.
- Stabilität:

\sum_^|g_j| < \infty

Wahrend man symbolisch das Filtern einer Folge

f=[f_]

(

f=[f_]

) mit einem linearen System

\Im

zu einer Folge

h=[h_]

(

h=[h_]

)schreibt, liegt die Transformation

\Im

meist mit Ihrer Impulsantwort

g=[g_]

(

g=[g_]

) vor. Man berechnet dann h, indem f und g diskret gefaltet werden:
- 1-dimensional:

h_k=\sum_^f_jg_

- 2-dimensional:

h_=\sum_^\sum_^f_g_

Klassifikation von linearen Filtern

Lässt sich ein LSI-System

\Im

eines Filters

h=\Im\

mit der Impulsantwort

b

durch :

h_j=\sum_^Mb_mf_

oder durch seine Frequenzantwort :

G(z)=B(z^)=\sum_^Mb_mz^

beschreiben, so nennt man den Filter FIR-Filter (finite impulse response). Jeder transformierte Wert hängt damit allein von der konstanten Impulsantwort und damit endlich vielen Nachbarn ab. Es lässt sich die Operation

h=\Im\

eines LSI-Systems durch eine Differenzengleichung :

\sum_^Na_nh_=\sum_^Nb_mf_

beschreiben. Man nennt einen Filter AR-Filter (autoregressive), wenn er sich durch :

h_j=\sigma f_j-\sum_^Na_nh_

darstellen lässt, oder die Frequenzantwort :

G(z)=\frac=\sigma/\sum_^Na_nz^

besitzt. Man nennt einen Filter ARMA-Filter (autoregressive moving average), wenn er sich durch

h_j=\sum_^Mb_mf_-\sum_^Na_nh_

darstellen lässt, oder die Frequenzantwort :

G(z)=\frac=\sum_^Mb_mz^/\sum_^Na_nz^

besitzt. Filter der Art AR oder ARMA mit einer rekursiven Berechnungsformel für

h

nennt man IIR-Filter (infinite impulse response).

Filtermatrix

Um in der Praxis die Filter anwenden zu können nutzt man in der Regel eine m x n Filtermatrix. Sie stellt die Impulsantwort des 2-dimensionalen FIR - Filters dar. Jeder Eintrag dieser Matrix entspricht einem Gewicht, mit welchem die Nachbarpunkte des zu transfomierenden Punktes multipliziert werden. Ein Punkt g(x,y) im Ergebnisbild erhält also den Wert, der sich dadurch ergibt, dass man die Punkte seiner Nachbarschaft mit den Werten der Filtermatrix gewichtet aufaddiert und anschließend durch die Gesamtsumme des Betrags der Gewichte teilt. Beispiel: 3x 3 Filtermatrix, Ableitungsoperator: 1 0 -1 1 0 -1 1 0 -1 Normierungsfaktor: 1/6 Bildausschnitt: 0 0 0 0 0 0 1 2 3 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 Ergebnis: 0 0 0 0 0 0 -2 -2 3 0 0 -2 -2 -2 0 0 0 0 0 0 und jeder Pixelwert noch durch 6 geteilt. Man sieht, dass ich hier den Rand mit Nullen aufgefüllt habe, es wäre auch möglich, den Rand ins unendliche zu erweitern.

= Separierbarkeit

= In der Praxis nutzt man gerne separierbare Filter. Separierbar ist ein Filter immer dann, wenn man die Impulsantwort

g_

folgendermaßen ausdrücken kann:

g_  = g1_ g2_

Es gilt dann:

h_=\sum_^\sum_^f_g_
= \sum_^g1_  \sum_^ f_g2_

Man kann dann die 2D-Faltung aufspalten in zwei 1D-Faltungen. Dies verringert den Aufwand einer Faltung bei einem Bildpunkt von M
- N auf M+N Multiplikationen. Wobei M die Breite und N die Höhe der FIR - Filtermatrix ist.

Nichtlineare Filter

Morphologische Operationen

Während Grauwertrasterbilder für Gewöhnlich als Abbildung von Koordinatenpaaren auf Farbwerte dargestellt werden, bietet sich für Binärbilder eine Darstellung als Menge der gesetzten Pixel an. Operationen können dann als Mengenoperation zwischen den Rasterpunktmengen des Binärbildes und eines Strukturelementes beschrieben werden. Aus den Basisoperationen der Morphologischen Bildverarbeitung, der Erosion und Dilatation, lassen sich die Operationen Öffnung, Schließung und schließlich die Morphologische Glättung definieren.

Filter nach Anwendungsgebieten

Glättung

Durch Glättung kann das Bildrauschen vermindert werden, grobere Strukturen bleiben dagegen erhalten. Auf das Frequenzspektrum eines Bildes bezogen kommt eine Glättung einem Tiefpassfilter gleich. Typische FIR-Glättungsfilter sind
- Mittelwertfilter (box filter): Ein Mittelwertfilter der Größe

n\times m

wird durch eine

n\times m

-Impulsantwortmatrix

g_=(nm)^

beschrieben. Die Bildpunkte des transformierten Bildes sind somit die Mittelwerte ihrer

n\times m

Nachbarn. Box-Filter sind nicht isotrop und nicht abklingend und stellen entgegen einer naiven Einschätzung keinen eigentlichen Tiefpassfilter dar.
- Gaußfilter: Gaußfilter der Größe

n\times m

und einer Varianz

\sigma^2

werden durch eine Impulsantwortmatrix

g_=\frace^

beschrieben. Die Nachbarpunkte des Ausgangsbildes gehen damit nicht wie beim box-filter gleichwertig ein, sondern werden entsprechend einer zweidimensionalen Gaußglocke gewichtet. Gaußfilter sind damit isotrop und abklingend.
- Nichtlineare Glättungsfilter, der Grauwert des aktuellen Pixels wird dabei ersetzt durch
- Medianfilter
- den Median der Grauwerte der aktuellen Umgebung
- k-zentriertes Mittel
- den Durchschnitt der k-mittleren Grauwerte
- k-NN-Filter
- der Median der k-nächsten Grauwerte der Umgebung
-

\delta

-Nachbarschaftsfilter
- den Durschschnitt aller Grauwerte deren Abstand kleiner als

\delta

zum aktuellen Grauwert ist
- Lee's Filter
-

h_ = \mu_ + (f_-\mu_)\cdot\frac

\mu_

ist Grauwertmittel,

S_^2

Grauwertvarianz und

\sigma^2

Rauschenergie der aktuellen Umgebung
- Minimum-Varianz-Filter
- es werden die Grauwertmittlel

\mu_i

und Varianzen

S_i^2

einiger Teilfenster berechnet
-

h_ = \mu_j

wird gewählt mit

S_j^2=min_i\

Kantenhervorhebung

Werden anstatt der absoluten Farbwerte die Abweichung zu den benachbarten Punkten signalisiert, so werden die Objektkonturen, d.h. harte Farbübergänge, eines Bildes hervorgehoben während weiche Übergänge abgeschwächt werden. Häufig finden folgende FIR-Filter Anwendung:
- Ableitungsfilter
- Laplacefilter Nichtlineare Kantendetektoren:
- Varianzfilter
- Extremalspannenfilter
- Roberts-Kreuz
- Kirsch-Filter
- Gradientenfilter
- Prewitt-Filter
- Sobel-Filter
- Canny-Filter

Globale Operationen

Fouriertransformation

Werden Bilder als Folge von Farbwerten dargestellt, spricht man von einer Darstellung im Zeit-, Impuls- oder auch Orts-Raum. Aus diesem lassen sich Bilder injektiv in den sogenannten Frequenz-Raum überführen, in welchem nicht mehr die Farbwerte selbst, sondern die Frequenz- und Phasenanteile der zugrundeliegenden Punktfolge gespeichert werden. Große Sprünge innerhalb der Farbwertsequenz stehen dann für hohe Frequenzen, weiche Farbwertübergänge für niedrige Frequenzen. Die Fouriertransformierte gibt schließlich an, wie durch alleinige Überlagerung von Sinusfunktionen verschiedener Frequenz und Phasenwinkel, der ursprüngliche Farbwertverlauf rekonstruiert werden kann. Der Vorteil dieser Darstellung liegt in ihrer höheren Effizienz bei der Anwendung linearer Filter. Im Impuls-Raum bedeutet die Faltung der das Bild beschreibenden Farbwertfolge

f_i

mit der Impuls-Antwort

g_\mu

(der Transformationsabbildung) des Filters eine Summation (der Gewichtung der Impulse mit der Impulsantwort) über die gesamte Filterlänge ein. Im Frequenzraum hingegen berechnet sich die Faltung als Produkt der Fouriertransformierten mit der Frequenzantwort der Transformation

\Im

. Dieser Vorteil bezüglich der Rechenzeit ist so groß, das selbst der Aufwand der Hin- und Rücktransformation in den Frequenzraum in Kauf genommen werden kann. Dieser Aufwand lässt sich mit Hilfe der Fast-Fourier-Transformation deutlich senken. Von Vorteil ist des weiteren die Vereinfachung, Filter direkt im Frequenzraum designen zu können, anstatt Impulsantworten bauen und ihre Wirkung auf das Spektrum berechnen zu müssen. Damit erübrigt sich gleichsam die Transformation der Impulsantwort

g_k

in die zugehörige Frequenzantwort

G(z)

Radontransformation

Transformation

Transformationen von diskreten Bildern gestalten sich gegenüber stetigen Bildern ungemein schwieriger, da Transformationen im Allgemeinen nicht gitterkonform sind. Neben der eigentlichen Transformation muss daher geeignet interpoliert werden. Typische Transformationen sind:
- Skalierung
- Rotation
- Neigung
- (Translation)

Normierung

Eine Meta-Manipulation von Bildern stellt das Feld der Normierung dar. Sie dient dem Abstrahieren von irrelevanten Eigenschaften und der Reduktion von Mustervariabilität. Unproduktive Parameter werden dabei auf einen Standardwert gesetzt. Sie ist damit in der Mustererkennung als Vorverarbeitung von großer Bedeutung. Normierbare Parameter sind unter anderen Intensität, Größe, Lage oder Dicke/Stärke.

Klassifikation

Mit Hilfe der Klassifikation (auch Klassifizierung) soll das breite Informationsspektrum eines Originalbildes durch Einteilung von Farb- oder Grauwerten in Klassen vereinfacht werden. Ziel ist es, Flächen mit gleichen bzw. ähnlichen Eigenschaften zu ermitteln und diese verschiedenen Klassen zuzuordnen. Es gibt zwei mögliche Klassifikationsansätze, die unüberwachte und die überwachte Klassifikation.

Unüberwachte Klassifikation

Bei der unüberwachten Klassifikation werden die Klassen über eine Clusteranalyse gebildet. Die Folge ist, dass die resultierenden Klassen nicht beeinflussbar sind, das Ergebnis also nicht vorhersehbar ist. Wenn eine funktionelle Klassifikation gewünscht ist, d.h. die Klassen bestimmten realen Klassen entsprechen sollen (wichtig in der Fernerkundung, um bspw. Nutzungsklassen auf einem Satellitenbild zu identifizieren) müssen die Ergebnis-Klassen anschließend durch Vergleiche mit den Real-Klassen aufwendig ermittelt werden. Grundsätzlich gibt es divisive Verfahren, bei denen eine anfängliche Gesamtklasse sukzessive in Unterklassen aufgeteilt wird, und agglomerative Verfahren, bei denen die Klassen (zu beginn so viele, wie es Elemente/Pixel gibt) sukzessive bis zu einer Gesamtklasse zusammengefasst werden.

Überwachte Klassifikation

Die überwachte Klassifikation besteht aus zwei Schritten: # Zuerst werden die Zielklassen mit den jeweiligen (Farb-)Merkmalen durch eine Auswahl so genannter "Trainingsflächen" festgelegt. Dabei sollte möglicht die gesamte Varianz einer Klasse erfasst, die Auswahl von "Mischpixeln" aber vermieden werden. # Anschließend erfolgt die Zuweisung aller Pixel zu den entsprechenden Klassen. Dafür gibt es verschiedenen Methoden, z.B.: ::
- die Maximum Likelihood-Methode: Zuweisung an Hand der größten Zugehörigkeitswahrscheinlichkeit ::
- die Minimum Distance-Methode: Zuweisung an Hand des nächstliegenden Klassenmittelpunktes ::
- die Quader-Methode: Zuweisung an Hand von Ober- und Untergrenzen der einzelnen Klassen ::
- Künstliche neuronale Netze: iterative Optimierung der Verbindung zwischen den einzelnen Einheiten (Pixeln)

Programme und Libraries zur Bildverarbeitung

- [http://www.Vision-Components.com Erfinder der ersten industrietauglichen, intelligenten Kamera für die industrielle Bildverarbeitung --> Komplettes System inkl. Libraries]
- [http://www.rauscher.de/Produkte/Software/ Matrox Imaging Library MIL die weltweit hochprämierte und industrieerprobte Bildverarbeitungs-Bibliothek]
- [http://www.activ-vision-tools.com ActivVisionTools: Bildverarbeitung ohne Programmierung]
- ASENTICS: industrielle Bildverarbeitung: Hardware, Software und Applikation aus einer Hand http://www.asentics.de
- [http://www.commonvisionblox.com CVB: International erfolgreiche Bildverarbeitungs-Bibliothek für die Industrielle BV]
- [http://pandora.inf.uni-jena.de/p/d/dias/dias1.html DIAS]
- [http://www.mvtec.com/halcon HALCON: weltweit eingesetzte umfassende Bildverarbeitungs-Bibliothek]
- [http://www.intel.com/research/mrl/research/opencv OpenCV: Open Source Computer Vision Library]
- [http://pandora.inf.uni-jena.de/ice.html ICE - C++ - Bibliothek zur Bildverarbeitung]
- [http://rsb.info.nih.gov/ij/ ImageJ]
- [http://www.montivision.com MontiVision Development Kit]
- [http://www.orasis.de/ Orasis3D - Programm zur 3D-Bildverarbeitung]
- [http://www.uni-koblenz.de/FB4/Institutes/ICV/AGPaulus/puma PUMA]
- [http://www.i-corder.de i-corder - Modulare Systemsoftware zur Bilderfassung und Bildverarbeitung] Siehe auch: Snakes Kategorie:Bildverarbeitung th:การประมวลผลภาพ

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Shayan Qajar
Shayan Qajar (1935-2005) was an eccentric Iranian politician. He ran a platoon of the Iranian Special Forces during the Iran-Iraq War and was the first to incorporate Judo in its training. After his years of service, he entered the political arena by getting elected to the majlis in 1984. His career is best characterized as eccentric. He was the first member of the majlis to have 4 wives, legal under Iranian law. His political career was unnotable for the mos

Lynch the Weirdo
Lynch the Weirdo, released on April 20 2004, is the first studio album by metal band Bad Acid Trip.

Tracklist

1. Cigarette Pack 2. Jump Rope - Spray Water 3. Wonderful Life 4. Strange Humans 5. Constructing Love 6. Kill Or Be Killed 7. Plate of Shrimp 8. Beef Moo 9. Fascist Fuckwad 10. When You Go Madd 11. P.C. 12. Habits of Clay 13. Bad Acid Trip 14. Remember 15. Join th

Taluqdar
Taluqdar; a Sanskrit and Hindi word, also Arabic (ta'al-luk), meaning to hang or depend. The term taluqdar has different meanings in different parts of India. In north India a taluqdar is a great landholder. But in Bengal, a taluqdar is next to a zamindar in extent of land con