Erfassung unstetiger Oberflächen aus digitalen Bilddaten durch Flächen- und Kantenzuordnung | Ausgabe und Verlagsinfos
17/06/2026
Lesedauer: 3 min
Erfassung unstetiger Oberflächen aus digitalen Bilddaten durch Flächen- und Kantenzuordnung von Rongxing Li auf einen Blick: Buchprofil, Inhalt und zentrale Daten. Klicke für klare Fakten statt vager Kurztexte.

Erfassung unstetiger Oberflächen aus digitalen Bilddaten durch Flächen- und Kantenzuordnung im Überblick
Erfassung unstetiger Oberflächen aus digitalen Bilddaten durch Flächen- und Kantenzuordnung ist ein Werk von Rongxing Li, das innerhalb der Kategorie Sachbuch eingeordnet wird und bereits durch seine klare thematische Ausrichtung überzeugt. Erfassung unstetiger Oberflächen aus digitalen Bilddaten durch Flächen- und Kantenzuordnung wurde am 1990 publiziert und dem Verlag Bayerische Akademie der Wissenschaften in Kommission bei der C.H. Beck mit Verlagsort München zugeordnet.
Einordnung nach Autor, Thema und Ausgabe
Die Angaben zu Bayerische Akademie der Wissenschaften in Kommission bei der C.H. Beck und München stärken die bibliografische Präzision des Eintrags. Auch das Veröffentlichungsdatum 1990 macht Erfassung unstetiger Oberflächen aus digitalen Bilddaten durch Flächen- und Kantenzuordnung für zeitlich eingegrenzte Suchen besonders interessant. Dass Erfassung unstetiger Oberflächen aus digitalen Bilddaten durch Flächen- und Kantenzuordnung in Deutsch erschienen ist, erleichtert die gezielte Auswahl für sprachspezifische Recherchen. Erfassung unstetiger Oberflächen aus digitalen Bilddaten durch Flächen- und Kantenzuordnung ist besonders für Leserinnen und Leser interessant, die sich gezielt mit Veröffentlichungen von Rongxing Li beschäftigen möchten. Erfassung unstetiger Oberflächen aus digitalen Bilddaten durch Flächen- und Kantenzuordnung spricht besonders Nutzer an, die sich für Bücher rund um Sachbuch interessieren.
Inhalt und thematische Schwerpunkte
Über die Schlagwörter Digital techniques, Image processing lässt sich Erfassung unstetiger Oberflächen aus digitalen Bilddaten durch Flächen- und Kantenzuordnung auch in größeren Beständen gezielt auffinden.
Ausgabe, Identifikatoren und Referenzen
Durch die Kombination aus Bayerische Akademie der Wissenschaften in Kommission bei der C.H. Beck, München und 1990 lässt sich die Ausgabe sauber verorten. Für weiterführende bibliografische Verknüpfungen sind die Kennungen OL38889358W und OL52953165M besonders hilfreich.
Bibliografische Eckdaten dieser Ausgabe
- Verlagsort: München
- Autor beziehungsweise Autoren: Rongxing Li
- Sprache: Deutsch
- Internationale Standardbuchnummer (ISBN-10): 3769694120
- Titel: Erfassung unstetiger Oberflächen aus digitalen Bilddaten durch Flächen- und Kantenzuordnung
- Primäre Kategorie: Sachbuch
- Veröffentlicht am: 1990
- Thematische Tags: Digital techniques, Image processing
- Open-Library-Editions-IDs: OL52953165M
- Seitenzahl: 77
- Externe Work-Referenz: OL38889358W
- Verlag: Bayerische Akademie der Wissenschaften in Kommission bei der C.H. Beck
Auffindbarkeit und bibliografische Präzision
Die Verbindung aus Erfassung unstetiger Oberflächen aus digitalen Bilddaten durch Flächen- und Kantenzuordnung, Rongxing Li, Sachbuch und Digital techniques, Image processing schafft eine solide Grundlage für eine präzise thematische Suche.
Wichtige Fragen zu Inhalt und Ausgabe
Wie lässt sich Erfassung unstetiger Oberflächen aus digitalen Bilddaten durch Flächen- und Kantenzuordnung thematisch einordnen?
Die Ausgabe wird dem Bereich Sachbuch zugeordnet und ist damit für thematisch fokussierte Recherchen gut geeignet.
Wann und wo wurde die Ausgabe veröffentlicht?
Die Ausgabe erschien am 1990 bei Bayerische Akademie der Wissenschaften in Kommission bei der C.H. Beck und ist dem Veröffentlichungsort München zugeordnet.
Gibt es externe Referenzdaten für das Werk?
Ja, das Werk ist über die Open-Library-Work-ID OL38889358W sowie die Editions-IDs OL52953165M referenzierbar.
Welche Sprache und Schlagwörter sind hinterlegt?
Verzeichnet sind die Sprache Deutsch sowie die Tags Digital techniques, Image processing, die die thematische Zuordnung erleichtern.
Externe Links
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