Lehrver­anstaltung

BV1 - Bildverarbeitung

PDF Lehrveranstaltungsverzeichnis English Version: BV1

Version: 2 | Letzte Änderung: 16.09.2019 09:53 | Entwurf: 0 | Status: vom verantwortlichen Dozent freigegeben

Langname Bildverarbeitung
Anerkennende LModule BV1_BaMT
Verantwortlich
Prof. Dr. Dietmar Kunz
Professor Fakultät IME im Ruhestand
Niveau Bachelor
Semester im Jahr Sommersemester
Dauer Semester
Stunden im Selbststudium 60
ECTS 5
Dozenten
Prof. Dr. Dietmar Kunz
Professor Fakultät IME im Ruhestand
Voraussetzungen Grundstudium Mathematik
Grundstudium Informatik
Grundstudium Signaltheorie
Unterrichtssprache deutsch
separate Abschlussprüfung Ja
Literatur
Burger/Burge: Digitale Bildverarbeitung
Tönnies: Grundlagen der Bildverarbeitung
Abschlussprüfung
Details
In einer mündlichen Prüfung werden exemplarische Aufgaben der Bildverarbeitung genannt. Die Studiernden sollen dazu Vorschläge machen, welche Algorithmen an dieser Stelle zur Anwendung kommen kann und typische Effekte, die bei deren Anwendung entstehen können, benennen.
Mindeststandard
Die Studierenden müssen die Arbeitsweise linearer Filter und den Aufbau des Ortsfrequenzspektrums erklären können und wichtige nichtlineare Filter benennen können.
Prüfungstyp
In einer mündlichen Prüfung werden exemplarische Aufgaben der Bildverarbeitung genannt. Die Studiernden sollen dazu Vorschläge machen, welche Algorithmen an dieser Stelle zur Anwendung kommen kann und typische Effekte, die bei deren Anwendung entstehen können, benennen.

Lernziele
Kenntnisse
Bildverarbeitung
Kamerakalibrierung
Homogene Punktoperationen
Lineare Filter
Verarbeitung im Frequenzbereich
Filterbänke und Wavelets
Bildkompression
Adaptive Filter
Änderung der Abtastung
Änderung der Quantisierung
Morphologoische Filter
Farbbildverarbeitung
Bewegung
Korrespondenzanalyse
Registrierung
Wichtige Bildverarbeitungsalgorithmen einschließlich deren algothmischem Aufbau und der Wirkung auf Bilder beschreiben können.
Fertigkeiten
Aufgabenspezifische Bildverarbeitungsverfahren auswählen
Aufwand Präsenzlehre
Typ Präsenzzeit (h/Wo.)
Vorlesung 3
Tutorium (freiwillig) 0
Besondere Literatur
keine/none
Besondere Voraussetzungen
keine
Begleitmaterial
elektronische Vortragsfolien zur Vorlesung
Separate Prüfung
keine

Lernziele
Kenntnisse
Bildverarbeitung
Kamerakalibrierung
Homogene Punktoperationen
Lineare Filter
Verarbeitung im Frequenzbereich
Filterbänke und Wavelets
Bildkompression
Adaptive Filter
Änderung der Abtastung
Änderung der Quantisierung
Morphologoische Filter
Farbbildverarbeitung
Bewegung
Korrespondenzanalyse
Registrierung
Bildverarbeitung in ImageJ
ImageJ
Java
Eclipse
Fertigkeiten
Bildverarbeitungsverfahren implementieren
Plugins
Macros
Bildverarbeitungsverfahren in ImageJ anwenden
Verarbeitungseffekte in Bildern finden und beurteilen
Aufwand Präsenzlehre
Typ Präsenzzeit (h/Wo.)
Praktikum 2
Tutorium (freiwillig) 0
Besondere Literatur
keine/none
Besondere Voraussetzungen
keine
Begleitmaterial
Beispielbilder
elektronische Entwicklungswerkzeuge
Bildverarbeitung (ImageJ)
Programm
Dokumentation
Programmierung in Java (Eclipse)
Plugins und Plugin-Vorlagen für ImageJ
Separate Prüfung
Prüfungstyp
Übungsaufgabe mit fachlich / methodisch eingeschränktem Fokus lösen
Details
Praktikumsaufgaben bearbeiten und Ergebnis vorführen
Mindeststandard
Alle Aufgaben müssen so bearbeitet werden, dass die zu erwartenden Effekte der Algortithmen auf die Bilder tatsächlich beobachtbar sind.

Impressum
Datenschutzhinweis
Haftungshinweis
Bei Fehlern, bitte Mitteilung an die
Webredaktion der Fakultät IME

© 2022 Technische Hochschule Köln