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Licensed Unlicensed Requires Authentication Published by De Gruyter (O) March 12, 2013

ImageNets — Framework for Fast Development of Robust and High Performance Image Processing Algorithms

ImageNets — Rahmenwerk zur schnellen Entwicklung von robusten Hochleistungs-Bildverarbeitungs-Algorithmen
  • Uwe Lange , Henning Kampe and Axel Gräser

Zusammenfassung

In this publication, we describe the novel ImageNets framework which enables developers with low programming knowledge to rapidly create efficient high performance image processing algorithms and which is available under an open source license. The performance of this novel tool has been compared with the simple to use Image Processing Toolbox of MATLAB/Simulink. A group of 49 students, attendees of a robot vision lecture, had to solve an image processing task using both tools. Different evaluation criteria have been measured or determined by interrogation of the students. The advantage of the new tool ImageNets has become clearly visible.

Zusammenfassung

In diesem Artikel stellen wir das neue Rahmenwerk ImageNets vor, das bei geringen Programmierkenntnissen die schnelle Entwicklung leistungsfähiger, effizienter Bildverarbeitungsalgorithmen ermöglicht und unter einer Open Source Lizenz frei verfügbar ist. Die Leistungsfähigkeit des neuen Tools wurde in einen Vergleichstest zwischen ImageNets und der vergleichbar leicht zu nutzenden Image Processing Toolbox von MATLAB/Simulink ermittelt. Eine Gruppe von 49 Studenten, Teilnehmer einer Vorlesung über Bildverarbeitung in der Robotik, hatten dazu eine Bildverarbeitungsaufgabe mit beiden Tools zu lösen. Die verschiedenen Beurteilungskriterien wurden gemessen oder durch Abfrage der Studenten ermittelt. Der Vorteil des neuen Tools ImageNets kann so klar nachgewiesen werden.


* Correspondence address: University of Bremen, Institute of Automation, Otto-Hahn-Allee 1, Building NW1, 28359 Bremen, Deutschland,

Published Online: 2013-03-12
Published in Print: 2013-03

© by Oldenbourg Wissenschaftsverlag, München, Germany

Downloaded on 28.4.2024 from https://www.degruyter.com/document/doi/10.1524/auto.2013.0019/html
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