Lehrver­anstaltung

DBT - Digitale Bildtechnik

PDF Lehrveranstaltungsverzeichnis English Version: DBT

Version: 1 | Letzte Änderung: 08.10.2019 23:17 | Entwurf: 0 | Status: vom verantwortlichen Dozent freigegeben

Langname Digitale Bildtechnik
Anerkennende LModule DBT_MaMT
Verantwortlich
Prof. Dr. Gregor Fischer
Professor Fakultät IME
Niveau Master
Semester im Jahr Wintersemester
Dauer Semester
Stunden im Selbststudium 78
ECTS 5
Dozenten
Prof. Dr. Gregor Fischer
Professor Fakultät IME
Voraussetzungen keine
Unterrichtssprache deutsch
separate Abschlussprüfung Ja
Literatur
R.W.G. Hunt, The Reproduction of Color
M. Fairchild, Color Appearance Models, Wiley, 2nd ed.
G. C. Holst, T. S. Lomheim, CMOS/CCD Sensors and Camera Systems, SPIE
J. Nakamura, Image Sensors and Signal Processing for Digital Still Cameras, Taylor & Francis
Reinhard/Ward/Pattanaik/Debevec, High Dynamic Range Imaging, Elsevier 2010
R. Gonzales/R. Woods/Eddins, Digital Image Processing Using Matlab, Prentice Hall, 2004
W. Pratt, Digital Image Processing, Wiley, 4th ed., 2007
A. Jain, Fundamentals of Digital Image Processing, Prentice Hall, 1988
Abschlussprüfung
Details
Kurzes Projekt mit abschließender mündlicher Prüfung
Mindeststandard
Funktionsfähiges Matlab-Programm
Mdl. Präsentation der Projektziele und der Projektergebnisse
Prüfungstyp
Kurzes Projekt mit abschließender mündlicher Prüfung

Lernziele
Kenntnisse
Farbbildtechnik
Farbaufzeichnung mit digitalen Bildsensoren
Farbsensoren
Demosaicking-Verfahren
Antialiasing-Filter
Farbmanagement für digitale Kameras
Berechnung von ICC-Profilen nach Least Squares Fit
Prüfung Farbgenauigkeit
Farberscheinungsanpassung über Farberscheinungsmodell
Multispektraltechnik
Schätzung der spektralen Kameraempfindlichkeiten mit Hilfe einer Methode zur Stabilisierung instabiler Gleichungssysteme
Statistik natürlicher Spektren (Principal Components Analysis)
Farbreizschätzung
HDR-Bildtechnik
HDR-Aufnahmetechnik
Kontrastmanagement
Photorezeptor-Modell
Unscharfe Maskierung
Retinex-Algorithmus
Bildautomatik
Bildtechnische Verfahren
Automatische Weißabgleichsverfahren
Grauwelt-Ansatz
Color-by-Correlation
Dichromatic Reflection Model
MTF-Management
MTF-Messtechnik
Filterdesign zur MTF-Optimierung und Verschärfung
Adaptive Verschärfung
Denoising
Modellierung von Sensorrauschen
Lokal Adaptiver Glättungsfilter
Wiener-Filterung (Frequenz- und Ortsraum)
Bilaterale Filterung
Non-Local-Means Filterung
Defektpixel-/Defektcluster-Korrektur
Fertigkeiten
Die Funktionsweise und Wirkung verschiedener bildtechnischer Verfahren verstehen und erläutern
Korrekturmodelle für die Bildverarbeitung aus den phänomenologischen optischen und elektronischen Eigenschaften ableiten und erklären
Die Anwendung grundlegender mathematischer Werkzeuge zur Modellierung und Optimierung in bildtechnischen Verfahren darstellen und erklären
Aufwand Präsenzlehre
Typ Präsenzzeit (h/Wo.)
Vorlesung 2
Übungen (ganzer Kurs) 0
Übungen (geteilter Kurs) 0
Tutorium (freiwillig) 0
Besondere Literatur
keine/none
Besondere Voraussetzungen
Grundlagen der multivariaten Statistik, Principal Components Analysis (Grundlagen Mathematik)
Lineare Optimierungsverfahren (Grundlagen Mathematik)
Begleitmaterial
elektronische Vortragsfolien zur Vorlesung
elektronische Übungsaufgabensammlung
Separate Prüfung
keine

Lernziele
Fertigkeiten
Bildtechnische optische und elektronische Eigenschaften analysieren und bewerten
Bildtechnische Defekte erkennen und beurteilen
Bildtechnische Verfahren gemäß gegebener Spezifikation/wiss. Literatur algorithmisch umsetzen und in Software realisieren
Bildtechnische optische und elektronische Eigenschaften oder Defekte vermessen
Neue Bildtechnische Verfahren gemäß gegebener Spezifikation/wiss. Literatur realisieren und anwenden
Optimierung bildtechnischer Verfahren durch grundlegende mathematische Optimierungsmethoden
Qualitätsvergleich verschiedener bildtechnischer Verfahren durchführen
Ergebnisse darstellen und dokumentieren
Aufwand Präsenzlehre
Typ Präsenzzeit (h/Wo.)
Praktikum 2
Tutorium (freiwillig) 0
Besondere Literatur
keine/none
Besondere Voraussetzungen
keine
Begleitmaterial
elektronische Versuchsbeschreibungen
elektronische Entwicklungswerkzeuge für …
Zugriff auf Rohdaten (Matlab)
Bildverarbeitung (Matlab)
Simulation digitale Kamera (Stanford's Imageval in Matlab)
Separate Prüfung
Prüfungstyp
praxisnahes Szenario bearbeiten (z.B. im Praktikum)
Details
Protokoll-Berichte zu den Aufgaben
Mindeststandard
Berichte zu allen Versuchen müssen in korrekter Form mit korrekten Ergebnissen abgegeben worden sein

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Datenschutzhinweis
Haftungshinweis
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