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Course Type (SWS)
Lecture: 2 │ Exercise: 2 │ Lab: 0 │ Seminar: 0
Exam Number: ZKD 41260
Type of Lecture:

Lecture course as in-class lecture including reports from applications in projects, and exercises as in-class lecture including programming on computers

Language: German
Cycle: SS
ECTS: 5
Exam Type Oral Exam (30 min.)
Written Exam (90 min.)
assigned Study Courses
assigned People
assigned Modules
Information
Beschreibung:

Die Veranstaltung behandelt die Grundlagen der Bildverarbeitung, bestehend aus Bildvorverarbeitung, Bildsegmentierung und Strukturextraktion. Inbegriffen ist auch die Repräsentation und Charakterisierung von digitalen Bildern. Inhalte im Einzelnen:

  • Einführung (Anwendungen, Ablauf eines Bildverarbeitungssystems)
  • Digitale Bilder (Digitale Repräsentation, Orts-/Frequenzraum, Bildeigenschaften)
  • Bildvorverarbeitung (Korrelation/Faltung, Glättung, Grauwertkanten, Grauwertecken)
  • Bildsegmentierung (Vordergrund/Hintergrund Separierung, Regionen-/Berandungsorientierte Segmentierung)
  • Morphologische Operationen (Strukturextraktion, Dilatation, Erosion, Opening, Closing, Hit-or-Miss)
  • Strukturbeschreibung (Form-/Farb-/Textur-Beschreibung von Segmenten, relationale Beschreibung)
Lernziele:

Die Studierenden sollen die Anwendung eines Bildverarbeitungssystems beherrschen. Es sollen die grundlegenden mathematischen Ansätze zur Bestimmung von Bildeigenschaften verstanden werden, und ausgewählte Verfahren der Bildvorverarbeitung, Segmentierung, und elementaren Strukturextraktion verstanden und implementiert werden. Für ausgewähltes Bildmaterial sollen die Studierenden fundierte Ratschläge geben können, wie eine Verarbeitung erfolgen soll, um bestimmte einfache Strukturen zu extrahieren.

Literatur:
  • R. Gonzales, R. Woods: Digital Image Processing, Pearson, 2008.
  • B. Jähne. Digital Image Processing. Springer, 2005.
  • A. Nischwitz, et al. Computergrafik und Bildverarbeitung, Vieweg, 2007.
  • P. Soille: Morphological Image Analysis - Principles and Applications, Springer-Verlag, 1999.
  • R. Steinbrecher: Bildverarbeitung in der Praxis, Oldenbourg Verlag, 1993.
  • K. Tönnies: Grundlagen der Bildverarbeitung, Pearson Studium, München, 2005.
  • Aktuelle eigene Artikel sowie Bachelor-/Master-/Doktorarbeiten.
Vorleistung:
Infolink: www.is.uni-due.de/gbv
Bemerkung:
Description:

The course treats fundamentals of image processing including preprocessing, segmentation, and structure extraction, including representation and characterization of digital images. Contens at a glance:

  • Introduction (applications, dataflow in image processing systems)
  • Digital images (digital representation, position-/frequency-space, image features)
  • Image preprocessing (correlation/convolution, smoothing, gray level edges/corners)
  • Image segmentation (fugure/backgroundseparation, region-/contour-oriented segmentation)
  • Morphological operators (structure extraction, dilatation, erosion, opening, closing, hit-or-miss)
  • Structure description (descriptors for shape/texture/color, relational description)
Learning Targets:

The students should be proficient in the use of image processing systems. They should understand the basic mathematics for characterizing images as a whole, and should understand and be able to implement methods for preprocessing, segmentation, and feature extraction. For certain categories of images, they should be able to recommend appropriate methods for image analysis.

Literature:
  • R. Gonzales, R. Woods: Digital Image Processing, Pearson, 2008.
  • B. Jähne. Digital Image Processing. Springer, 2005.
  • A. Nischwitz, et al. Computergrafik und Bildverarbeitung, Vieweg, 2007.
  • P. Soille: Morphological Image Analysis - Principles and Applications, Springer-Verlag, 1999.
  • R. Steinbrecher: Bildverarbeitung in der Praxis, Oldenbourg Verlag, 1993.
  • K. Tönnies: Grundlagen der Bildverarbeitung, Pearson Studium, München, 2005.
  • Aktuelle eigene Artikel sowie Bachelor-/Master-/Doktorarbeiten.
Pre-Qualifications:
Info Link: www.is.uni-due.de/gbv
Notice: