Bildverarbeitung
- Fakult?t
Ingenieurwissenschaften und Informatik
- Version
Version 9.0 vom 23.02.2023
- Modulkennung
11B0538
- Modulname (englisch)
Image Processing
- Studieng?nge mit diesem Modul
- Informatik - Medieninformatik (B.Sc.)
- Informatik - Technische Informatik (B.Sc.)
- Elektrotechnik (B.Sc.)
- Elektrotechnik im Praxisverbund (B.Sc.)
- Lehramt an berufsbildenden Schulen - Teilstudiengang Informationstechnik (M.Ed.)
- Niveaustufe
3
- Kurzbeschreibung
Das Modul Bildverarbeitung führt zun?chst in die Repr?sentation von Bilddaten ein. Weiter werden unterschiedliche Arten der Bilddarstellung erl?utert. Es wird das Vorgehen zur Verbesserung und Filterung von Bilddaten aufgezeigt. Schlie?lich wird die Extraktion symbolischer Information aus den pixelorientierten Bilddaten behandelt.
- Lehrinhalte
1 Einleitung
2 Bildrepr?sentation und -speicherung
3 Transformationen
4 Bildverbesserung im Ortsbereich
5 Lineare Bildfilterung
6 Morphologische Bildfilterung
7 Merkmalsextraktion und Klassifikation
8 Ausgew?hlte Themen der Bildverarbeitung
- Lernergebnisse / Kompetenzziele
Wissensverbreiterung
Die Studierenden, die dieses Modul erfolgreich studiert haben, haben ein Grundwissen über die Repr?sentation von Bilddaten, kennen die Vorgehensweise zur Extraktion von Information und kennen grundlegende Algorithmen der Bildverarbeitung.
Wissensvertiefung
Die Studierenden kennen die Schritte der Bildverarbeitung von der Pixeldarstellung bis zur Extraktion von Wissen aus Bildern anhand ausgew?hlter Algorithmen.
K?nnen - instrumentale Kompetenz
Die Studierenden sind in der Lage, einfache Algorithmen der Bildverarbeitung in Programme umzusetzen und miteinander zu kombinieren. Damit k?nnen sie einfache Aufgaben der Bildverarbeitung praktisch l?sen.
K?nnen - kommunikative Kompetenz
Die Studierenden k?nnen Probleme der Bildverarbeitung analysieren, den L?sungsweg aufzeigen und den Aufwand zur L?sung grob absch?tzen.
K?nnen - systemische Kompetenz
Die Studierenden besitzen einen elementaren ?berblick über Verfahren und Vorgehensweisen der Bildverarbeitung. Sie sind in der Lage, diese in einen übergeordneten Systemkontext einzubinden.
- Lehr-/Lernmethoden
Vorlesung mit ?bungen, Praktikum
- Empfohlene Vorkenntnisse
Mathematik 1 und 2 (I)Programmierung 1 und 2 (I)
- Modulpromotor
Weinhardt, Markus
- Lehrende
- Lang, Bernhard
- Weinhardt, Markus
- Leistungspunkte
5
- Lehr-/Lernkonzept
Workload Dozentengebunden Std. Workload Lehrtyp 45 Vorlesungen 15 Labore Workload Dozentenungebunden Std. Workload Lehrtyp 20 Veranstaltungsvor-/-nachbereitung 20 Literaturstudium 28 Prüfungsvorbereitung 20 Vorbereitung Labore 2 Prüfungen
- Literatur
W. Burger und M. J. Burge: Digitale Bildverarbeitung - Eine Einführung mit Java und ImageJ. 3. Auflage, Springer-Verlag, 2015.R. C. Gonzalez, R. E. Woods: Digital Image Processing. Pearson International, 2008.B. J?hne: Digitale Bildverarbeitung. Springer, 2005.Pierre Soille: Morphological Image Analysis - Principles and Applications. Second Edition. Springer, 2004.R. Klette, P. Zamperoni: Handbook of Image Processing Operators. John Wiley & Son Ltd, 1996.P. A. Henning: Taschenbuch Multimedia. Fachbuchverlag Leipzig, 2001.
- Prüfungsleistung
- Klausur 2-stündig
- Projektbericht, schriftlich
- Mündliche Prüfung
- Unbenotete Prüfungsleistung
Experimentelle Arbeit
- Dauer
1 Semester
- Angebotsfrequenz
Unregelm??ig
- Lehrsprache
Deutsch