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.

Über den spezifischen Teil der Vorlesung für Studierende der Medizinphysik sollen Grundlagen vermittelt werden, um allemeine Methoden der digitalen Bildanalyse in der medizinischen Bildverarbeitung einzusetzen. Im Bezug zu medizinischen Sensoren (z.B. CT, MRT, US) werden Verfahren zur medizinischen Bilderzeugung, -auswertung, -darstellung und -speicherung erklärt. Weitere Themen sind die Kameramodellierung sowie Verfahren zur Kalibrierung und Registrierung.

Vorlesungsstruktur:
Die Veranstaltung wird für Medizinphysiker als 4-stündige Vorlesung gehalten. Gleichzeitig wird die Veranstaltung auch als Vorlesung ''Digitale Bildverarbeitung'' für Informatiker angeboten, die Sie aber nur als 3-stündige Vorlesung hören müssen.

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, 3. Aufl.,
  Prentice Hall, 2007 (eines der internationalen Standardlehrbücher)
• F.M. Wahl, Digitale Bildsignalverarbeitung, Springer-Verlag, 1989
• R.O. Duda, P.E. Hart and D. G. Stork, Pattern Classification, 2. Aufl.,
  John Wiley and Sons, NY, 2000 (Standardbuch der Mustererkennung)
• H. Handels, Medizinische Bildverarbeitung, 2. Aufl., Vieweg+Teubner Verlag, 2009