Modulbeschreibung

Modul: Digitale Bildanalyse

Lehrveranstaltungen:

TitelTypSWSZeitraum
Digitale BildanalyseVorlesung4Wintersemester

Modulverantwortlich:

Prof. Rolf-Rainer Grigat

Zulassungsvoraussetzungen:

Keine

Empfohlene Vorkenntnisse:

Systemtheorie eindimensionaler Signale (Faltung und Korrelation, Abtastung, Interpolation und Dezimation, Fourier Transformation, lineare zeitinvariante Systeme), lineare Algebra (Eigenwertzerlegung, SVD), Grundlagen der Stochastik und Statistik (Erwartungswerte, Einfluss der Stichprobengröße, Korrelation und Kovarianz, Normalverteilung und ihre Parameter), Grundkenntnisse in Matlab, Grundkenntnisse der Optik

Modulziele / angestrebte Lernergebnisse:

Fachkompetenz

Wissen

Studierende können

  • bildgebende Verfahren beschreiben,
  • die Physik der Sensorik darstellen,
  • lineare und nicht lineare Filterungen von Signalen erläutern,
  • interdisziplinäre Zusammenhänge des Fachgebietes herstellen und in deren Umfeld einordnen,
  • Effekte der wichtigsten Klassen bildgebender Sensoren und Displays unter Verwendung mathematischer Methoden und physikalischer Modelle interpretieren.

Fertigkeiten

Studierende sind in der Lage

  • sehr anspruchsvolle Methoden und Verfahren des Fachgebietes anzuwenden,
  • Probleme zu erkennen und kreative Lösungsvorschläge zu entwickeln und umzusetzen.

Studierende sind in der Lage einfache Rechenaufgaben zur Spezifikation und zum Design von Bildverarbeitungs- und Bildanalysesystemen zu lösen.

Studierende können unterschiedliche Lösungsansätze in mehrdimensionalen Entscheidungsräumen bewerten.

Studierende sind in der Lage, eine prototypische Analyse der Verfahren in Matlab durchzuführen.

Personale Kompetenzen

Sozialkompetenz

k.A.

Selbstständigkeit

Studierende können Aufgaben der Bildanalyse selbstständig unter Verwendung der hierzu relevanten Literatur lösen.

Leistungspunkte Modul:

6 LP

Studienleistung:

Klausur

Arbeitsaufwand in Stunden:

Eigenstudium: 124, Präsenzstudium: 56


Lehrveranstaltung: Digitale Bildanalyse (Vorlesung)

Dozent:

Rolf-Rainer Grigat

Sprache:

Englisch

Zeitraum:

Wintersemester

Inhalt:

  • Mathematische Bilddefinition, Volumendatensätze, Beleuchtung, Radiometrie, multispektralie Bildgebung, Reflektivitäten, Schattierung und Form
  • Wahrnehmung von Luminanz und Farbe, Farbräume und Farbtransformationen, Spektralwertkurven, visuelle Wahrnehmung, Farbwahrnehmungsmodelle
  • Bildsensoren(CMOS, CCD, HDR, Röntgensensoren, IR), Sensor-Charakterisierung (EMVA1288), Objektive
  • Räumlich-zeitliche Diskretisierung (Interpolation, Dezimation, Aliasing, Leakage, Moiré, Flicker, Apertur)
  • Merkmale (Filter, Kanten, Morphologie, Invarianz, statistische Merkmale, Textur)
  • Optischer Fluss (Variationsrechnung, quadratische Optimierung, Euler-Lagrange Gleichungen)
  • Segmentierung (Distanzmaße, Regionenwachstum, Häufungen, Konturen, Niveaumengen, Energieminimierung, Graph-Partitionierung)
  • Registrierung (Distanz und Ähnlichkeit, Variationsrechnung, iterative nächste Nachbarn)

Literatur:

Bredies/Lorenz, Mathematische Bildverarbeitung, Vieweg, 2011
Wedel/Cremers, Stereo Scene Flow for 3D Motion Analysis, Springer 2011
Handels, Medizinische Bildverarbeitung, Vieweg, 2000
Pratt, Digital Image Processing, Wiley, 2001
Jain, Fundamentals of Digital Image Processing, Prentice Hall, 1989