Computer Vision/ Bildverarbeitung

Die Veranstaltung führt in die computergestützte Verarbeitung von Bildern und Bildsequenzen ein. Sie lernen die grundlegenden Verfahren kennen, um u.a. Bilder (bzw. Bildsequenzen) zu transformieren, Merkmale aus Bildern zu berechnen und Segmente bzw. Objekte in Bildern zu identifizieren.

Ausgewählte Verfahren setzen Sie im Praktikum exemplarisch um, ggf. unter Verwendung geeigneter Bibliotheken wie z.B. OpenCV.

Mit Abschluss der Veranstaltung sind Sie in der Lage, grundlegende Verfahren der Bildverarbeitung und des maschinellen Sehens zu verstehen und einzusetzen.

Die Veranstaltung gibt einen Überblick zu grundlegenden Verfahren der Bildverarbeitung und des maschinellen Sehens. Dazu werden aus den nachfolgenden Bereichen ausgewählte Themen behandelt und ggf. durch aktuelle Fragestellungen ergänzt:

• Grundlagen:
  Mathematische Methoden im Orts- und Frequenzbereich, Histogramme, Filter, Schwellwertverfahren, Modifikation von Bildern
• Merkmale aus Grauwertbildern, mehrkanaligen Bildern und Bildsequenzen, Bewegungen
• Segmentierung und Klassifikation:
  Merkmale zur Beschreibung von Segmenten, numerische Methoden, neuronale Netze, Fuzzy-Logic, (un)überwachtes Lernen, Run-Length-Codierung
• Bestimmung von Objekten aus Segmenten
• Realisierung typischer Methoden und Vorgehensweisen im Praktikum, ggf. auf Basis bereits vorhandener Bibliotheken, wie z.B. OpenCV

(Auswahl)

• A. Nischwitz, M. Fischer, P. Haberäcker, G. Socher: Computergrafik und Bildverarbeitung, Band II: Bildverarbeitung, Vieweg+Teubner, 3. Auflage, 2011
• G. Bradski, A. Kaehler: Learning OpenCV: Computer Vision in C++ with the OpenCV Library, O'Reilly Media, 2. Auflage, 2012

Computer Vision:

Bildverarbeitung:

Studierende, die das Modul "Computer Vision" im Bachelorstudiengang nicht als Wahlpflichtmodul belegt hatten, können nach Rücksprache mit einer entsprechenden Zusatzleistung das Modul als Wahlpflichtmodul "Bildverarbeitung" im Master belegen.