Digitale Bildverarbeitung
Prof. Dr.-Ing. Jörn Ostermann
Organisatorisches
Übungsbetreuung:
Fachnr: 3101
Termine (jeweils im Sommersemester, Gesamtmodul mit VL+Übung+Labor: 5 CPs):
- Vorlesung/Übung: Donnerstags, 08:15 - 10:45 Uhr
- Vorlesung: Raum 031, Gebäude 3702, e-Classroom eNIFE
- Übung: Raum 031, Gebäude 3702, e-Classroom eNIFE
- Die Übungen finden im Wechsel mit der Vorlesung statt.
- Details siehe
- Labortermin: wird in der Vorlesung bzw. Übung bekanntgegeben
Prüfung
- schriftlich
- Dauer: 90 min
- Hilfsmittel: Schreibutensilien, nicht-programmierbarer Taschenrechner, Papier wird gestellt
Laborversuch:
- Für das Bestehen des Gesamtmoduls ist die erfolgreiche Teilnahme an einem Laborversuch zum Thema "Digitale Bildverarbeitung" erforderlich.
Vorlesungsbegleitendes Material: siehe
Inhaltsverzeichnis
- Grundlagen der Bilderfassung und Repräsentation
- Einführung in die Bildbearbeitung
- Bildoperationen
- lineare, nichtlineare Filter
- Signalorientierte Bildverarbeitung
- Das Bild als Signal
- unitäre Transformationen
- Bilddarstellung im Orts- und Frequenzraum
- Filterung und Faltung
- Abtastung, Abtasttheorem
- weitere unitäre Transformationen: DCT, Hadarmad, Wavelet
- Bildbearbeitung
- Intensitätstransformation und Filterung
- Multiresolutiondarstellung
- Bildrestauration
- Repräsentation von Farbe
- erste Schritte der Bildanalyse
- diskrete Geometrie und Analyse von Binärbildern
- Bildsegmentierung
- Korrelation und Matching
- Suche geometrischer Primitive
- Ausblick
Gegenstand der Vorlesung
Das Rechnersehen oder Computer Vision beschäftigt sich ganz allgemein mit der Gewinnung von
Informationen aus digitalen Bilddaten. Anwendungen sind vielfältigst, z.B. die Industrielle
Bildverarbeitung in der Qualitätskontrolle, die Gesichtserkennung in Digitalkameras, die
Schrifterkennung in OCR-Software, die medizinische Bildverarbeitung, die intelligente videobasierte
Überwachung, die Messung geometrischer Größen aus Bildern, videobasierte Fahrerassistenzfunktionen in
Kraftfahrzeugen usw....
Unter dem Stichwort digitale Bildverarbeitung versteht man zumeist die ersten Schritte einer
rechnergestützten Bildauswertung, wie z.B. Bildverbesserung, Bildsegmentierung oder Merkmalsberechnung.
Die Vorlesung ist ein Einstieg in die Digitale Bildverarbeitung und damit das Rechnersehen.
Sie umfasst die Themen Bilderfassung und -repräsentation, die Betrachtung der Bilder als zweidimensionale
Signale und die Anwendung von Methoden aus der Signalverarbeitung (signalorientierte Bildverarbeitung),
die Grundlagen der Bildkompression und erste Schritte der Bildanalyse.
Voraussetzungen
Kenntnisse der Ingenieursmathematik
Ergänzende Literatur
- Bernd Jähne: Digitale Bildverarbeitung, Springer Verlag, 2005 (neu 2012)
- Richard Szeliski: Computer Vision: Algorithms and Applications, Springer Verlag, 2010
- R. C. Gonzales and R. E. Woods: Digital Image Processing. Prentice-Hall, 2008
- D. Forsyth and J. Ponce: Computer Vision: A Modern Approach. Prentice Hall, 2003
- Klaus Tönnies: Einführung in die digitale Bildverarbeitung, Pearson Studium
- Friedrich M.Wahl: Digitale Bildsignalverarbeitung, www.cs.tu-bs.de/rob/literatur/
Ergänzende Vorlesungen
