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Rechnersehen 1

Die Vorlesung stellt Teil 1 der beiden Module Rechnersehen an der Fakultät dar. Es werden vornehmlich Verfahren und Algorithmen behandelt, die dem signalnahen Bereich des Rechnersehens zuzuordnen sind. Darunter fallen folgende Themen:


Fundamentale Grundlagen digitaler Bilder: u.a. Abtastung und Quantisierung
Bildverbesserung im Ortsbereich: u.a. Kontrastverbesserung, Histogrammabgleich, Glättung
Bildverbesserung im Frequenzbereich: u.a. Fouriertransformation, lineare Systeme und Filterung
Bildwiederherstellung: u.a. Rauschmodelle und Rauschreduktion, geometrische Entzerrung
Farbbildverarbeitung: u.a. Farbräume, Pseudofarben, Operatoren auf Farbbildern, Farbkompression
Wavelets und Multiskalenanalyse: u.a. Auflösungshierarchien, Wavelettransformation
Bildkompression: u.a. Redundanzbegriff, verlustbehaftete Codierung, Standards (JPEG2000, etc.)
Morphologische Bildverarbeitung: u.a. Erosion, Dilatation, Konturextraktion, Skeletisierung
Segmentierung: u.a. Kanten- und Liniendetektion, Schwellwertverfahren, Regionensegmentierung
Merkmale aus Bildinformation: u.a. Signaturen, Kettencodes, Hauptachsen, Momente
Erkennung in Bildern: u.a. Einführung in Mustererkennung, Bayes-Klassifikator, neuronale Netze


Die Vorlesung hat das Ziel, die notwendigen theoretischen Kenntnisse im Bereich der signalnahen Verarbeitung zu vermitteln und konkrete Algorithmen und effiziente Implementationen vorzustellen. Ein Besuch der Rechnerübung und Bearbeitung der gestellten Programmieraufgaben ist deshalb unerlässlich.

 

Grundlage der Vorlesung ist das Lehrbuch [GW02], das als Textbuch dringend empfohlen wird. Die Folien der Vorlesung werden ergänzend als Skript zur Verfügung gestellt.

 

Literatur: [GW02] R.C. Gonzales and R.E. Woods. Digital Image Processing. Prentice Hall, Upper Saddle River, New Jersey, 2002.


Moduldaten:Wahl- oder Wahlpflichtmodul, 4+2 SWS (9 LP), weitere Informationen in der Modulbeschreibung

 

Zeit und Ort der Vorlesung und Übung: siehe im

elektronischen Vorlesungsverzeichnis oder CAJ-System


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