Bildverarbeitung

Lernform Kürzel Gruppengröße Aufwand Kontaktzeit LP Abschluss
Vorlesung -- k.A. 60 (4 SWS) 60 2 PL: Klausur
Übung -- k.A. 45 (3 SWS) 45 1,5
Selbststudium 120 - 4 -
Summe - - 225 105 7,5 -
Modulbeauftragte(r): Dellen
Sprache: Deutsch
Turnus: jedes Semester
Standort: RAC
Lehrende: Dellen, Neeb
Zwingende Voraussetzungen: keine
Inhaltliche Voraussetzungen: Mathematik I und II

Lernziele und Kompetenzen

Die Studierenden sind in der Lage, Funktionsweise sowie Vor- und Nachteile grundlegender Algorithmen der Bildverarbeitung zu bewerten sowie diese im konkreten Anwendungskontext einzusetzen. Nach Abschluss des Praktikums können die Studierenden abstrakte Algorithmen in einer konkreten Programmiersprache implementieren und verfügen über praktische Kenntnisse im Einsatz der Programmiersprache Matlab oder der objektorientierten Programmiersprache Java.

Vorlesungsinhalt

Digitalisierung von Bilddaten, statistische Kenngrößen zur Charakterisierung und Kontrastverbesserung, Punktoperatoren zur Änderung der Darstellungsform eines Bildes, Lokale Operatoren für die Bildfilterung, Diffusionsfilter, morphologische Operatoren, Bildsegmentierung und ggf. eine Auswahl aus folgenden Themen: geometrische Transformationen, Texturanalyse, Bildvergleich, Mustererkennung mit überwachten und nicht-überwachten Lernverfahren.
Übung: Implementierung von Algorithmen in Matlab oder Java zu Themen der Vorlesung.

Literatur

  • W. Abmayr, Einführung in die digitale Bildverarbeitung, Teubner Stuttgart.
  • B. Jähne, Digitale Bildverarbeitung, Springer.
  • R. Gonzales, R. Woods, Digital Image Processing, Prentice Hall, 1996.
  • K.D. Toennies, Grundlagen der Bildverarbeitung, Pearson, 2005.
  • C. Solomon, T. Breckon, Fundamentals of Digital Image Processing, Wiley Blackwell, 2011.
  • W. Burger, M. J. Burge, Digital Image Processing, Springer 2008.
  • W. Birkfellner, Applied Medical Image Processing, CRC Press.
  • W. Burger, M.J. Burge, Digitale Bildverarbeitung, Eine Einführung mit Java und ImageJ, Springer, 2005.