Grundlagen der Bildverarbeitung
Fundamentals of Image Processing

Die Veranstaltung behandelt die Grundlagen der maschinellen Bildverarbeitung, bestehend aus Bildvorverarbeitung, Bildsegmentierung und Strukturextraktion.
Vorweg werden der Begriff des digitalen Bildes eingeführt, der Aufbau und die Funktionsweise von Digitalkameras erläutert, und diverse Merkmale zur Bildcharakterisierung vorgestellt.
Inhalte im Einzelnen:
- Einführung (Anwendungen, Ablauf eines Bildverarbeitungssystems)
- Digitale Bilder (Digitale Repräsentation, Orts-/Frequenzraum, Bildeigenschaften)
- Bildaufnahme (Einflussgrößen, Linsensysteme, industrielle Kameras)
- Bildvorverarbeitung (Korrelation/Faltung, Glättung, Grauwertkanten, Grauwertecken)
- Bildsegmentierung (Vordergrund/Hintergrund Separierung, Regionen-/Berandungsorientierte Segmentierung)
- Morphologische Operationen (Strukturextraktion, Dilatation, Erosion, Opening, Closing)
- Strukturbeschreibung (Form-/Farb-/Textur-Beschreibung von Segmenten, relationale Beschreibung)

Die Studierenden sollen den Prozess der digitalen Bilderzeugung kennenlernen und die Verwendung 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.

- 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.

The course treats fundamentals of image processing including preprocessing, segmentation, and structure extraction. Furthermore, components and functionality of digital cameras are treated, as well as features for characterizing images.
Contens at a glance:
- Introduction (applications, dataflow in iamges processing systems)
- Digital images (digital representation, position-/frequency-space, image features)
- Image acquisition (influencing variables, lenses, industrial cameras)
- 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)
- Structure description (descriptors for shape/texture/color, relational description)

The students should get to know the process of image acquisition and 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.

- 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.