Feedback
Sitemap
English
Rund ums Studium
Mensa
Webmail
Hochschule intern (Login)Vorlesung Digitale Bildverarbeitung (2D)
Titel
Digitale Bildverarbeitung (2D)
(2D-Bildverarbeitung)
Title (in english)
2D Image Processing
Kürzel (Prüfungsamt)
2DBV4.WP
Art der Lehrveranstaltung
Vorlesung (FWP)
Lehrende(r)
Fakultät
Wird gehalten
im Sommersemester
empfohlenes Semester
Credits
5 CP
Semesterwochenstunden
2 SWS
zugehöriges Praktikum
Leistungsnachweis(e)
SoSe 2012
(WI6, freigegeben
am 28.03.2012)
SoSe 2012 (WI8, freigegeben am 28.03.2012)
SoSe 2012 (IN6, freigegeben am 28.03.2012)
SoSe 2012 (I8, freigegeben am 28.03.2012)
SoSe 2012 (TI6, freigegeben am 28.03.2012)
WiSe 2011 (IN6, freigegeben am 18.10.2011)
WiSe 2011 (I8, freigegeben am 18.10.2011)
WiSe 2011 (TI6, freigegeben am 18.10.2011)
WiSe 2011 (WI6, freigegeben am 18.10.2011)
WiSe 2011 (WI8, freigegeben am 18.10.2011)
SoSe 2011 (TI6, freigegeben am 01.04.2011)
SoSe 2011 (WI6, freigegeben am 01.04.2011)
SoSe 2011 (WI8, freigegeben am 01.04.2011)
SoSe 2011 (IN6, freigegeben am 01.04.2011)
SoSe 2011 (I8, freigegeben am 01.04.2011)
SoSe 2012 (WI8, freigegeben am 28.03.2012)
SoSe 2012 (IN6, freigegeben am 28.03.2012)
SoSe 2012 (I8, freigegeben am 28.03.2012)
SoSe 2012 (TI6, freigegeben am 28.03.2012)
WiSe 2011 (IN6, freigegeben am 18.10.2011)
WiSe 2011 (I8, freigegeben am 18.10.2011)
WiSe 2011 (TI6, freigegeben am 18.10.2011)
WiSe 2011 (WI6, freigegeben am 18.10.2011)
WiSe 2011 (WI8, freigegeben am 18.10.2011)
SoSe 2011 (TI6, freigegeben am 01.04.2011)
SoSe 2011 (WI6, freigegeben am 01.04.2011)
SoSe 2011 (WI8, freigegeben am 01.04.2011)
SoSe 2011 (IN6, freigegeben am 01.04.2011)
SoSe 2011 (I8, freigegeben am 01.04.2011)
Zusammenfassung
Zweidimensionale, digital gespeicherte Bilder spielen nicht nur im Internet eine wichtige Rolle, sondern werden auch in vielen industriellen Verfahren, wie zum Beispiel der Qualitätskontrolle, eingesetzt. Oft sind mehrere Verarbeitungsschritte nötig, um relevante Details sichtbar zu machen oder automatisch zu detektieren.Ziele
- Verständnis grundlegender Methoden zur Verarbeitung digitaler Bilder.
- Fähigkeit, die für eine bestimmte Fragestellung geeigneten Verfahren auszuwählen, praktisch zu implementieren und bezüglich der Effizienz zu optimieren.
- Erstellen eigener Anwendungen mit Python unter Verwendung verschiedener Zusatz-Bibliotheken.
Inhalte
- Bildverarbeitung mit Python - Einführung
- Bildverbesserung im Ortsraum
- Morphologie
- Bildverbesserung im Frequenzraum
- Farbbilder
- Bild-Kompression
- Linien-Detektion mittels Hough-Transformation
Voraussetzungen
- Programmierkenntnisse in einer objektorientierten Sprache.
- Interesse an mathematischen Methoden.
Empfohlene Literatur
- R. G. Gonzalez, R. E. Woods: Digital Image Processing, Prentice Hall.
- T. Lehmann, W. Oberschelp, E. Pelikan, R. Repges: Bildverarbeitung für die Medizin, Springer.
- W. Burger: Digitale Bildverarbeitung mit Java und ImageJ, Springer.
- A. Erhardt: Einführung in die Digitale Bildverarbeitung, Vieweg+Teubner.
- A. Nischwitz, P. Haberäcker: "Masterkurs Computergrafik und Bildverarbeitung", Vieweg
- Python Imaging Library Handbook
- numarray Handbuch
- NumPy Handbuch
- itk-Handbuch, itk-Online-Dokumentation