Vorlesung und Übungen: Imaging Science

Sommersemester 2020

Dozent: Prof. Andres Bruhn
Übungskoordinatoren: Jenny Schmalfuss, Azin Jahedi

Sommersemester 2020
Vorlesung mit Übungen (3+1SWS)
Sprache: Englisch

Vorlesung: Donnerstag, 9:45 - 11:15, Informatikgebäude, Hörsaal V38.01.
Vorlesung: Freitag, 9:45 - 11:15, Informatikgebäude, Hörsaal V38.03 (14-tägig).
Übung: Freitag, 9:45 - 11:15, Informatikgebäude, Hörsaal V38.03 (14-tägig).

Genaureres entnehmen Sie bitte dem Veranstaltungsplan weiter unten.
Bitte beachten Sie, dass nur dieser Plan relevant ist (Campus spielt hier keine Rolle)

 

Die Vorlesung wird über OpenCast aufgezeichnet. Neben den üblichen Kursmaterialien werden auch die Vorlesungsaufzeichnungen in ILIAS verfügbar sein.

Falls keine Präsenzübungen stattfinden dürfen, werden Übungen aufgezeichnet, in denen Zusatzaufgaben besprochen werden und in denen auf die wichtigsten Fragen aus dem Forum eingangen wird.

Aufgabenblätter werden jeweils zu Beginn der vier Vorlesungsteile in ILIAS online gestellt. Falls keine Präsenzübungen stattfinden dürfen, liegt der Abgabetermin der Aufgabenblätter jeweils eine Woche nach den aufgezeichneten Übungen, damit das dort vermittelte Wissen noch in die Lösung der Aufgabenblätter mit einfließen kann. Ansonsten liegt der Abgabetermin direkt vor den jeweiligen Präsenzübungen. Insgesamt beträgt die Bearbeitungszeit je nach Vorlesungsteil damit 2-5 Wochen.

Die Abgabe der Lösungen (sowohl Theorie- als auch Programmieraufgaben) erfolgt über ILIAS. Falls keine Präsenzübungen stattfinden dürfen, findet eine Besprechung der Lösung nicht statt. Es wird jedoch, wie in den vergangenen Semestern üblich, Musterlösungen zu den Aufgabenblättern geben, um die jeweiligen Lösungswege nachvollziehen zu können.

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.

Sämtliche Kursmaterialien (Folien, Übungen, Quellcodes und Musterlösungen) sind im ILIAS-System verfügbar.

Teil 1

Vorlesung 01

23.04.2020

Image Types, Discretisation, Perception, Colour Space

Vorlesung 04

24.04.2020

Foundations III: Degradations in Digital Images

Vorlesung 05

30.04.2020

Image Transformations I: Continuous Fourier Transform

fällt aus

01.05.2020

Tag der Arbeit

Vorlesung 06

07.05.2020

Image Transformations II: Sampling Theorem, DFT

Vorlesung 07

08.05.2020

Image Transformations III: DCT, Image Pyramids

Übung 01

14.05.2020

Zusatzaufgaben + FAQ 01

 

Teil 2

Vorlesung 08

15.05.2020

Image Transformations IV: Discrete Wavelet Transform

fällt aus

21.05.2020

Christi Himmelfahrt

Vorlesung 09

27.05.2020

Image Compression

Vorlesung 11

28.05.2020

Point Operations

Vorlesung 12

29.05.2020

Linear Filters I: System Theory

fällt aus

04.06.2020

Pfingstferien

fällt aus

05.06.2020

Pfingstferien

fällt aus

05.06.2020

Fronleichnam

Übung 02

12.06.2020

Zusatzaufgaben + FAQ 02

 

Teil 3

Vorlesung 13

18.06.2020

Linear Filters II: Edge Detection

Vorlesung 14

19.06.2020

Linear Filters III: Multichannel Edges, Corners

Vorlesung 15

25.06.2020

Nonlinear Filters I: Morphology

Vorlesung 16

26.06.2020

Nonlinear Filters II: Wavelet Shrinkage, Bilateral Filters, NL-Means

Übung 03

02.07.2020

Zusatzaufgaben + FAQ 03

 

Teil 4

Vorlesung 17

03.07.2020

Nonlinear Filters III: Nonlinear Diffusion Filtering

Vorlesung 18

09.07.2020

Global Filters I: Discrete Variational Methods

Vorlesung 19

10.07.2020

Global Filters II: Continuous Variational Methods

Vorlesung 20

16.07.2020

Global Filters III: Deconvolution Methods

Übung 04

17.07.2020

Zusatzaufgaben + FAQ 04

 

Vorlesung 02

Foundations I: Light, Optics, Cameras

Vorlesung 03

Foundations II: Sensors

Vorlesung 10

Image Interpolation

Vorlesung 21

Segmentation

 

 

 

Falls Präsenzübungen statt finden

Falls keine Präsenzübungen statt finden

Aufgabenblatt 01

Ausgabe 23.04.2020

Abgabe 14.05.2020

Abgabe 21.05.2020

Aufgabenblatt 02

Ausgabe 15.05.2020

Abgabe 12.06.2020

Abgabe 19.06.2020

Aufgabenblatt 03

Ausgabe 18.06.2020

Abgabe 02.07.2020

Abgabe 09.07.2020

Aufgabenblatt 04

Ausgabe  03.07.2020

Abgabe 17.07.2020

Abgabe 24.07.2020

Link zur Veranstaltung im Campus-System (Vorlesung)
Link zur Veranstaltung im Campus-System (Übung)
Link zur Veranstaltung in ILIAS

  • 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).
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