Digitale Bildverarbeitung (Bachelor)

NummerUmfangTerminDozent
0403014VMo. 12:15–14:00, EBH B.20/22
Mi. 08:30–10:00, EBH B.20/22
Priv-Doz. Dr. Frank Weichert
 Übungsbetreuunggemäß AbspracheN.N.

Anmeldung zur Vorlesung

  • Eine Anmeldung über das LSF ist zwingend notwendig (Link zur Online-Anmeldung), damit der Zugang zum Moodle-Raum (u.a. Zugriff auf Vorlesungsfolien) freigeschaltet wird, als auch, Ihnen jeweils allgemeine aktuelle Informationen zur Vorlesung zukommen lassen zu können.
  • Die Online-Anmeldung erfolgt über das LSF: Link zur Online-Anmeldung
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Beschreibung

Lehrinhalte:
Die Erfassung und die Verarbeitung von Bildern und Bilddatenfolgen (allgemein Sensordaten) mit Rechnern und mobilen Endgeräten verbreiten sich aufgrund der kostengünstigen Verfügbarkeit der gerätetechnischen Ausstattung rasant. Gegenstand der Lehrveranstaltung sind Methoden der digitalen Bildverarbeitung und -analyse. Ein Schwerpunkt ist die etablierte Verarbeitungskette der Bildanalyse, welche sich in die Teile Diskretisierung, Bildrestauration, Bildverbesserung, Segmentierung und Mustererkennung bzw. Klassifikation gliedert. Dabei werden grundlegende Konzepte wie das Abtasttheorem, die Fourier-Transformation und andere Transformationen sowie Verfahren zur Lösung von Optimierungsproblemen (z.B. Dimensionsreduktion, Denoising) präsentiert. Weitere Schwerpunkte sind die Einführung in aktuelle Maschinelle Lernverfahren (u.a. Deep Convolutional Neural Networks), die Bild-/Videokompression und das 3D-Computersehen, die Grundlagen für wichtige Anwendungen der digitalen Bildverarbeitung sind.

Vorlesungsstruktur:
Die Veranstaltung wird als 4-stündige Vorlesung mit einem zu einer dreistündigen Vorlesung äquivalenten Anteil an der Vorlesungszeit gehalten (Details in der ersten Vorlesung). Da die Veranstaltung auch als Vorlesung ''Medizinische Bildverarbeitung" für Medizinphysiker angeboten wird, werden in der verbleibenden Vorlesungszeit spezifische Konzepte für die Medizinphysik präsentiert.

Teilnahmevoraussetzungen

Für Bachelor-Studierende: Siehe Bachelor-Modulhandbücher.

Literatur

Die Vorlesung folgt keinem speziellen Lehrbuch. Es soll ein Folienskript herausgeben werden. Als ergänzende Literatur wird empfohlen:

  • R.C. Gonzalez, R.E. Woods, Digital Image Processing, 4. Aufl.,
    Prentice Hall, 2017 (eines der internationalen Standardlehrbücher)
  • F.M. Wahl, Digitale Bildsignalverarbeitung, Springer-Verlag, 1989
  • T.Y. Young, Handbook of Pattern Recognition and Image Processing, Academic Press, 2012
  • R.O. Duda, P.E. Hart and D. G. Stork, Pattern Classification, 2. Aufl.,
    John Wiley and Sons, NY, 2000 (Standardbuch der Mustererkennung)