Augmented Light Field Visualization and Real Time Image Enhancement for Computer Assisted Endoscpic Surgery
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FAQ zum Buch
Roboter erreichen eine Präzision von weniger als 0,1 mm bei der Bearbeitung von Knochen. Ein Beispiel ist die Hüftprothesen-Operation, die eine der ersten anwendungsrelevanten Anwendungen für robotische Systeme in der Medizin darstellt. Dieses FAQ wurde mit KI erstellt, basierend auf der Quelle: S. 27, ISBN 9783899595130
Das System umfasst eine präoperative Kalibrierungsphase, in der Informationen über vorhandene Bildstörungen gesammelt und Berechnungen für spätere Korrekturen durchgeführt werden. Während der Laufzeitphase werden Look-up-Tabellen genutzt, um schnelle Farbtransformationen durchzuführen. Die Systemkomponenten erkennen Highlights, korrigieren ungleichmäßige Beleuchtung und Farbfehler sowie reduzieren niedrige Kontraste. Dieses FAQ wurde mit KI erstellt, basierend auf der Quelle: S. 33, ISBN 9783899595130
Die Gewichte werden basierend auf der Entfernung der projizierten Kamerazentren zu dem Pixel q_v definiert und dabei sicher gestellt, dass ihre Summe stets 1 beträgt. Wenn q_v mit einem der projizierten Kamerazentren übereinstimmt, erhält die entsprechende Kamera das Gewicht 1, die anderen sind null; andernfalls werden die Gewichte linear zwischen den Dreiecks-Ecken interpoliert. Dieses FAQ wurde mit KI erstellt, basierend auf der Quelle: S. 55, ISBN 9783899595130
Die Zeitkomplexität jeder Iteration des LBG-Algorithmus wird mit $O(n N_{ ext{relmov}})$ beschrieben, wobei $n$ die Anzahl der Eingabevektoren und $N_{ ext{relmov}}$ die Anzahl der Codebucheinträge ist. Die Anzahl der Iterationen wird durch den prozentuellen Rückgang $delta$ des Quantisierungsfehlers kontrolliert, wobei die Iteration abgebrochen wird, wenn $delta leq 0.001$ ist. Dieses FAQ wurde mit KI erstellt, basierend auf der Quelle: S. 121, ISBN 9783899595130
