Document Image Processing for Scanning and Printing
Sprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing, 2019
Serie: Buch 158 von 180 - Signals and Communication Technology
- Hardcover
- Neu

Anbieter: moluna, Greven, Deutschlandmoluna
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Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Explains the elementary and advanced digital techniques for scanning and printing documentsDiscusses the fundamental principles of scanning and copying technologies as well as various advanced topicsOffers essential algorithms for the proce.
Bestandsnummer des Verkäufers 257249152
- Titel
- Document Image Processing for Scanning and Printing
- Autor
- Ilia V. Safonov|Ilya V. Kurilin|Michael N. Rychagov|Ekaterina V. Tolstaya
- Verlag
- Springer International Publishing
- Erscheinungsjahr
- 2019
- Zustand
- New
- Einband
- Gebunden
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 3030053415
- ISBN-13
- 9783030053413
- Serie
- Buch 158 von 180: Signals and Communication Technology
- Verkäuferkataloge
- Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin
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Über die Autorin bzw. den Autor
Ilia V. Safonov graduated from Moscow Engineering Physics Institute (at present time National Research Nuclear University MEPhI) in 1994 as engineer-physicist. He obtained PhD degree in computer science in 1997. Since 2000, he is associated professor in the department of Computer Science and Control Systems at MEPhI. At last decade, he had senior researcher position in RnD of Samsung, Nokia and Intel. At present time, Dr. Ilia Safonov is principal research-scientist at Schlumberger Moscow Research. His interests include image and signal processing, machine learning, measurement systems, computer graphics and vision.
Ilya V. Kurilin received his MS degree in radio engineering from Novosibirsk State Technical University (NSTU), Russia in 1999 and his PhD degree in theoretical bases of informatics from NSTU in 2006. In 2007, Dr. Ilya Kurilin joined Samsung RnD Institute in Moscow, Russia, where he engaged in image processing projects for multi-function printers and mobile devices. Recently, he leads Media Processing Team specialized in real-time computational imaging for mobile devices, machine learning methods for image analysis and reconstruction, dedicated sensors for visual data processing.
Michael N. Rychagov received MS degree in acoustical imaging and PhD degree from the Moscow State University (MSU) in 1986 and 1989, respectively. In 2000, he received a Dr.Sc. degree (Habilitation) from the same University. From 1991, he is involved in teaching and research at the National Research University of Electronic Technology (MIET) as an associate professor in the Department of Theoretical and Experimental Physics (1998), professor in the Department of Biomedical Systems (2008), professor in the Department of Informatics and SW for Computer Systems (2014). Since 2004, he joined Samsung R&D Institute in Moscow, Russia (SRR) working on imaging algorithms for printing, scanning and copying, TV and display technologies, multimedia and tomographic areas during almost 14 years, including last 8 years as Director of Division at SRR. Currently, he is Senior Manager of SW Development at Align Technology. His technical and scientific interests are image and video signal processing, biomedical modeling, engineering applications of machine learning and artificial intelligence. He is a Member of the Society for Imaging Science and Technology and Senior Member of IEEE.
Ekaterina V. Tolstaya received her MS degree in applied mathematics from Moscow State University, in 2000. In 2004, she completed her MS degree in geophysics from University of Utah, USA, where she worked on inverse scattering in electromagnetics. Since 2004, she worked on problems of image processing and reconstruction in Samsung R&D Institute in Moscow, Russia. Based on these investigations she obtained in 2011 her PhD degree with research on image processing algorithms for printing. In 2014, she continued hercareer with Align Technology on problems involving computer vision, 3D geometry and machine learning.
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letzte Aktualisierung: 23.10.2019