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Imaging Science
Typ: Ergänzungsmodul (BSc),Grundlagenvorlesung (Dipl.)
Semester: SS 2014
Umfang: 3V+1Ü
Studiengang: Bachelor Informatik, Bachelor Softwaretechnik, InfoTech
Dozent: Prof. Dr.-Ing. Andrés Bruhn
Beschreibung:

Diese Vorlesung vermittelt die Grundlagen der Repräsentation und Verarbeitung digitaler Bilder. Es soll zum einen erlernt werden, wie typische Störungen wie z.B. Rauschen oder Unschärfe aus Bildern entfernt werden können, ohne dass dabei die für die Weiterverarbeitung wichtige Information zerstört wird. Zum anderen soll erlernt werden, wie genau diese wichtige Information in Form von Kanten, Ecken oder Segmenten extrahiert werden kann, so dass sie anschließend durch einen Menschen oder einen weiteren Rechner (leichter) interpretierbar wird. Die im Rahmen dieser Vorlesung behandelten Algorithmen finden in einer ganzen Reihe von interessanten Bereichen Anwendung. Dazu zählen die medizinische Bildverarbeitung und Diagnostik, die computergestützte Qualitätsanalyse, die Navigation autonomer Fahrzeuge (Roboter, Autos), die Computergrafik, die Signalverarbeitung sowie die künstliche Intelligenz.

Im ersten Teil der Vorlesung werden die Bildakquise und die damit verbundenen typischen Störungen von Bildern besprochen, um dann auf geeignete Bildrepräsentationen einzugehen, die eine einfachere Beseitigung genau dieser Störungen ermöglichen (Fourier/DCT/Wavelets). Auch wird die Kompression und die Interpolation von Bildern diskutiert, damit Bilder effizient abgespeichert (JPG) und beliebig transformiert werden können (z.B. Skalierung, Drehung, Verzerrung). Der zweite Teil der Vorlesung behandelt dann elementare Algorithmen zur Bildanalyse. Diese erlauben es unter anderem, den Kontrast zu verbessern, charakteristische Merkmale wie Ecken oder Kanten zu finden, bestimmte Strukturen zu extrahieren, Rauschen und Unschärfe zu beseitigen sowie das Bild in semantisch bedeutsame Regionen bzw. Segmente zu unterteilen.

Der Besuch der Veranstaltung "Mathematik für Informatiker und Softwaretechniker" ist Voraussetzung.

 

NEWS:

 

Vorlesungsfolien:

TEIL 1 : Grundlagen

  • Vorlesung 01 .. (08.04.2014) ..Introduction: Definitions, Image Types, Discretisation
  • Vorlesung 02 .. (11.04.2014).. Foundations I: Light, Optics, Cameras
  • Vorlesung 03 .. (15.04.2014).. Foundations II: Sensors, Perception, Colour Spaces
  • Vorlesung 04 .. (22.04.2014).. Foundations III: Degradations in Digital Images
  • Vorlesung 05 .. (25.04.2014).. Image Transformations I: Continuous Fourier Transform
  • Vorlesung 06 .. (29.04.2014).. Image Transformations II: Sampling Theorem, Discrete Fourier Transform
  • Übung 1 ...... .. (02.05.2014)
  • Vorlesung 07 .. (06.05.2014).. Image Transformations III: Discrete Cosine Transform, Image Pyramids
  • Vorlesung 08 .. (09.05.2014).. Image Transformations IV: Discrete Wavelet Transform
  • Vorlesung 09 .. (13.05.2014).. Image Compression
  • Übung 2 ...... .. (16.05.2014)
  • Vorlesung 10 .. (20.05.2014) .. Image Interpolation

 

TEIL 2 : Bildverarbeitung

  • Vorlesung 11 .. (23.05.2014).. Point Operations
  • Vorlesung 12 .. (27.05.2014).. Linear Filters I: System Theory
  • Übung 3 ..... ... (30.05.2014)
  • Vorlesung 13 .. (03.06.2014).. Linear Filters II: Edge Detection
  • Vorlesung 14 .. (06.06.2014).. Linear Filters III: Multichannel Edges, Corners
  • Vorlesung 15 .. (17.06.2014).. Nonlinear Filters I: Morphology
  • Übung 4 ...... .. (20.06.2014)
  • Vorlesung 16 .. (24.06.2014).. Nonlinear Filters II: Wavelet Shrinkage, Bilateral Filters, NL-Means
  • Vorlesung 17 .. (27.06.2014).. Nonlinear Filters III: Nonlinear Diffusion Filtering
  • Vorlesung 18 .. (01.07.2014).. Global Filters I: Discrete Variational Methods
  • Übung 5 ...... .. (04.07.2014)
  • Vorlesung 19 .. (08.07.2014).. Global Filters II: Continuous Variational Methods
  • Vorlesung 20 .. (11.07.2014).. Global Filters III: Deconvolution Methods
  • Vorlesung 21 .. (15.07.2014).. Segmentation
  • Übung 6 ...... .. (18.07.2014)

 

Übungen:

Übungsblätter

  • Übung 1 (Ausgabe 25.04.2014, Abgabe 02.05.2014)
  • Übung 2 (Ausgabe 09.05.2014, Abgabe 16.05.2014)
  • Übung 3 (Ausgabe 23.05.2014, Abgabe 30.05.2014)
  • Übung 4 (Ausgabe 13.06.2014, Abgabe 20.06.2014)
  • Übung 5 (Ausgabe 27.06.2014, Abgabe 04.07.2014)
  • Übung 6 (Ausgabe 11.07.2014, Abgabe 18.07.2014)

 

Dateien für Programmieraufgaben

  • Übung 1 (Ausgabe 25.04.2014, Abgabe 02.05.2014)
  • Übung 2 (Ausgabe 09.05.2014, Abgabe 16.05.2014)
  • Übung 3 (Ausgabe 23.05.2014, Abgabe 30.05.2014)
  • Übung 4 (Ausgabe 13.06.2014, Abgabe 20.06.2014)
  • Übung 5 (Ausgabe 27.06.2014, Abgabe 04.07.2014)
  • Übung 6 (Ausgabe 11.07.2014, Abgabe 18.07.2014)

 

Musterlösungen

  • Übung 1 (Ausgabe 16.05.2014)
  • Übung 2 (Ausgabe 30.05.2014)
  • Übung 3 (Ausgabe 13.06.2014) 
  • Übung 4 (Ausgabe 04.07.2014) 
  • Übung 5 (Ausgabe 18.07.2014)
  • Übung 6 (Ausgabe 01.08.2014)

 

Probeklausur

  • Self Test Problem (Ausgabe 01.08.2014)
  • Lösung (Ausgabe 15.08.2014)

 

ANMERKUNGEN:

  • Der Code funktioniert einwandfrei unter Linux.
  • Falls das Einlesen und Herausschreiben Probleme unter Windows Probleme bereiten sollte, kann das Hinzufügen des binary flags helfen, z.B. inimage = fopen(in,"rb");
  • Falls möglich, werden Windows Executables online gestellt. Benutzung auf eigene Gefahr (ohne Gewähr).

 


Link zum LSF Online Portal:

Imaging Science

Übungen Imaging Science

 


Bilder:
Internet-Seite:
Termine: Dienstag, 09:45 - 11:15 Uhr in V38.03
Freitag, 09:45 - 11:15 Uhr (14-tägig) in V38.03
Übungen: Freitag, 09:45 - 11:15 Uhr (14-tägig) in V38.03
Tutor: Michael Stoll M.Sc. M.Sc. B.Sc.

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