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Responsible person for this module
Further responsible persons
Doz. Dr. Birgit Möller
Prerequisites
Grundkenntnisse in linearer Algebra und Analysis, objektorientierte Programmierkenntnisse
Skills to be acquired in this module
Die Studierenden sind befähigt, die Prinzipien der Aufnahme und Repräsentation von digitalen Bildern zu beschreiben.
Sie kennen die grundlegenden Fragestellungen und Teilprobleme bei der Verarbeitung digitaler Bilder.
Die Studierenden verstehen grundlegende Methoden der automatischen Bildverarbeitung und erläutern ihre Funktionsweise.
Sie sind in der Lage, die Eigenschaften dieser Methoden zu bewerten und die mit ihnen erzielten Ergebnisse zu interpretieren.
Sie sind im Stande, geeignete Methoden für gegebene Problemstellungen auszuwählen, diese in einer geeigneten Programmiersprache zu implementieren und auf Bilddaten anzuwenden.
Module contents
Die Bildverarbeitung beschäftigt sich mit der automatischen Verarbeitung bildhafter Daten, die von unterschiedlichsten Sensoren stammen können. Das Ziel der Verarbeitung ist letzlich die Analyse und Interpretation der in den Daten abgebildeten Umwelt hinsichtlich einer gegebenen Aufgabenstellung. Bildverarbeitung arbeitet in Abgrenzung zur Bildanalyse im wesentlichen mit problemunabhängigen Modellannahmen, wobei diese Abgrenzung unscharf ist.
Teile der Methoden können sehr intuitiv motiviert werden, in wesentlichen Teilen ist aber auch eine mathematische Fundierung essentiell. Auch Fragen der Effizienz von Algorithmen und Datenstrukturen werden berücksichtigt. Neben Methoden der Verarbeitung selber ist auch die Formation und die Repräsentation von Bildern Inhalt des Moduls.
1. Digitale Bilder 2. Binärbilder 3. Vorverarbeitung und Bildverbesserung 4. Bildsegmentierung: kontur- und regionenbasiert 5. Bildrepräsentation, Fouriertransformation 6. Textur 7. Maschinelles Lernen für die Bildanalyse
Forms of instruction
Lecture (2 SWS)
Course
Exercises (2 SWS)
Course
Languages of instruction
German, English
Duration (semesters)
1 Semester Semester
Module frequency
jedes Sommersemester
Module capacity
unlimited
Time of examination
Credit points
5 CP
Share on module final degree
Course1: %; Course2: %; Course3: %; Course4: %.
Share of module grade on the course of study's final grade
1
Module course label
Course type
Course title
SWS
Workload of compulsory attendance
Workload of preparation / homework etc
Workload of independent learning
Workload (examination and preparation)
Sum workload
Course 1
Lecture
Vorlesungen
2
0
Course 2
Course
Selbststudium zur Vorlesung
0
Course 3
Exercises
Übung
2
0
Course 4
Course
Bearbeiten der Übungsaufgaben
0
Workload by module
150
150
Total module workload
150
Examination
Exam prerequisites
Type of examination
Course 1
Course 2
Course 3
Course 4
Final exam of module
Erfolgreiches Lösen von Übungsaufgaben d.h. Erreichen von mind. 50% der Punkte für theoretische Aufgaben und mind. 50% der Punkte für praxisorientierte Aufgaben, Erfolgreiches Vorrechnen von Übungsaufgaben in den Übungen, aktive Teilnahme
