Bildverarbeitung (BV)

Inhalt

In dieser Lehrveranstaltung erhalten die Studierenden einen Überblick von Bildverarbeitungsmethoden, die eine qualitative und quantitative Beschreibung von Bilddaten ermöglichen. Neben der Bildverbesserung werden die notwendigen Segmentierungs- und Klassifikationstechniken zur Erkennung von verschiedenen Objekten in den Bilddaten erlernt. Dabei werden Anwendungen der industriellen und medizinischen Bildverarbeitung in Übung und Praktika vertieft. Der Studierende erhält einen Überblick von Bildverarbeitungs-Fragestellungen und erhält die Fähigkeit Lösungen zur Bildanalyse selbständig zu entwickeln. In diesem Wahlmodul wird zusätzlich ein aktuelles industrielles Bildverarbeitungsprojekt bearbeitet.

Inhalt:

  • Bildaufnahme
  • Bildkompression
  • Statistische Merkmale digitaler Bilder
  • Filtertechniken im Orts- und Frequenzbereich
  • Bildverbesserung
  • Morphologische Operationen
  • Segmentierungsverfahren
  • Einführung in die Klassifikation

Voraussetzungen:

  • Grundstudium

Prüfung:

  • Zulassungsvoraussetzung: erfolgreiche Teilnahme am Praktikum.
  • 30% Projektarbeit,
  • 70% schriftliche Prüfung (120 Minuten).

Literatur:

  • Folien und Arbeitsblätter der Vorlesung und Übung
  • Jähne: Digitale Bildverarbeitung. Springer, 2005. 
  • Foley, van Dam, Feiner, Hughes: Computer Graphics: Principles and practice. Addison Wesley, 1997.
  • Tönnies: Grundlagen der Bildverarbeitung. Pearson Studiums, 2005.

 

Literatur zur Vorlesung Bildverarbeitung

Bernd Jähne
Digitale Bildverarbeitung
Springer Verlag, 2.te Auflage, 1991
 
Foley, van Dam, Feiner, Hughes
Computer Graphics - Principles and Practice
Addison Wesley, 1997
 
Klaus D. Tönnies
Grundlagen der Bildverarbeitung
Pearson Studium, 2005
 
A. Nischwitz, M. Fischer, P. Haberäcker
Computergrafik und Bildverarbeitung
Vieweg, 2007
 
W. Burger, M.-J. Burge,
Digitale Bildverabeitung - Eine Einführung mit Java und ImageJ
Springer, 2006
 
R.C. Gonzales, R.E. Woods
Digital Image Processing
Prentice Hall, 2. Auflage, 2002