Lehrinhalt:
Die Vorlesung führt in die Grundlagen der digitalen Bildverarbeitung ein. Dabei werden zunächst Fragen der Bildaufnahme, Digitalisierung und Bildsensorik behandelt. Die theoretische Grundlage bildet die diskrete Signalverarbeitung und die Fouriertransformation, für die im Laufe der Vorlesung ein intuitives Verständnis erarbeitet wird. Auf dieser Grundlage werden die klassischen Bildverarbeitungsoperati-onen besprochen, d.h. Filterung, Punktoperatoren, morphologische Filter, regionenbasierte Verfahren und Interest-Point-Operatoren. Mit diesen Verfahren können bereits komplexere Fragestellungen ange-gangen werden, wie z.B. Detektion von einfachen Kurven, Textur-analyse und Bildvergleiche.
In den Übungen werden die besprochenen Verfahren mit Hilfe von Python umgesetzt und an konkreten industriellen und nichtindustriellen Bildverarbeitungsproblemen getestet. Lernziele des Moduls:
Fachliche Kompetenzen:
Die Grundlagen der automatischen Verarbeitung von zweidimensionalen Bildern in Industrie, Medizin und Wirtschaft kennenlernen. Methodische Kompetenzen:
Digitale Bildverarbeitung anhand einfacher Beispiele praktizieren. Fächerübergreifende Kompetenzen:
Mit der Durchführung der Laborübungen und des Abschlussprojekts wird die Fähigkeit zum Teamwork in kleinen Gruppen geübt. Literatur:
• Franz, M.O.: Unterlagen zu Industrieller Bildverarbeitung, HTWG Konstanz (in Moodle unter AIN/IBV)
• W. Burger & M. J. Burge: Digitale Bildverarbeitung. Springer 2006. |
