Basics of color image processing - Interactive curriculae of TU Ilmenau

Gute Kenntnisse in Physik, Mathematik sowie Informations- bzw. Nachrichtentechnik sind hilfreich.

Vorlesungen zu Systemtheorie, Signalen & Systemen sowie sehr empfohlen

Grundlagen der Bildverarbeitung und Mustererkennung (Bildverarbeitung 1)

Der Studierende erhält einen umfassenden Überblick zu den Besonderheiten der Verarbeitung digitaler Farbbilder im Rahmen von technischen Erkennungsaufgaben. Neben dem rein informatischen Aspekten der Bildverarbeitung werden dem Studenten wichtige Zusammenhänge zum Entstehen und zur technischen Beschreibung des Farbphänomens und der technischen Erfassung in Form digitaler Farbbilder vermittelt. Im Ergebnis ist der Kursteilnehmer in der Lage, klassische Verarbeitungsketten zur Lösung bildbasierter Erkennungsaufgaben zu verstehen und zu gestalten, Teilaspekte von Verarbeitungslösungen richtig einzuordnen und umzusetzen sowie sich begrifflich sicher in diesem interdiziplinären Wissensgebiet zu bewegen. Für das Verständnis aktueller Anwendungsgebiete auf diesem Gebiet, wie multispektrale Bilderfassung und Bildsignalverarbeitung, werden beste Vorraussetzungen geschaffen. Aufbauend auf den in der Vorlesung vermittelten Inhalten kann der Studierende das erworbene Wissen in weiterführenden Veranstaltungen des Bachelor- und Masterstudiums, z.B.

• Grundlagen der 3D-Bildverarbeitung (Erfassung und Verarbeitung von 3D-Daten)
• Systemtechnik und Systemtheorie der Bildverarbeitung

sowie externen Veranstaltungen zur angewandten Bildverarbeitung und bildbasierten Mustererkennung / künstlichen Intelligenz an der TU Ilmenau weiter auszubauen und zu spezialisieren.

Gegenstand der Vorlesung Grundlagen der Farbbildverarbeitung (Bildverarbeitung 2) sind Methoden zur Lösung von bildbasierten Erkennungsproblemen in technischen Systemen mit Farbkameras oder mehrkanaligen bildgebenden Systemen. Erkennungsaufgaben mit kamerabasierten (sehenden) technischen Systemen sind heutzutage in der Automatisierungstechnik, der Robotik, der Medizintechnik, der Überwachungstechnik und im Automotive-Bereich sehr weit verbreitet.

Die Veranstaltung legt den Fokus auf  ganz allgemein mehrkanalige digitale Bilder (Farbbilder), die im Sinne konkreter Aufgaben ausgewertet werden müssen. Die in der Vorlesung behandelten Methoden und Verfahren leiten sich unmittelbar aus bekannten Methoden der Grauwertbildverarbeitung, vermittelt in Grundlagen der Bildverarbeitung und Mustererkennung (Bildverarbeitung 1), ab oder werden unter Berücksichtigung der Zusammenhänge und der Bedeutung der Farbkanäle (Farbwerte) eines Bildes entwickelt. Dazu werden in der Veranstaltung wichtige Grundlagen zur „Farbe” als subjektiver Sinnesempfindung, zu Farbräumen und –systemen, zur Farbmetrik vermittelt und durch Wissen zu multispektral-messenden und farbwiedergebenden Systemen ergänzt.  Das Ziel der Bildauswertung ist die Interpretation des Bildinhaltes auf verschiedenen Abtraktionsstufen.Dazu müssen die Bilder in der jeweils technisch zugänglichen Form, hier als mehrkanaliges (Farb-)Bild,  aufbereitet, transformiert, gewandelt, analysiert und letztlich klassifiziert werden, um relevante Inhalte und Aussagen ableiten zu können. In der Veranstaltung werden dafür wesentliche Methoden, Verfahren und Algorithmen betrachtet und im Kontext konkreter Anwendungen aus der Praxis diskutiert.

Gliederung der Vorlesung:

• Einführung / Grundlagen
• Geschichtliches (Newton, Goethe)
• Farbbegriff und Farbwahrnehmung
• Grundlagen der Farbmetrik
• Farbräume und Farbtafeln
• Ansätze zur Farbmessung und Farbkalibrierung
• Farbbildverarbeitung / Verarbeitung mehrkanaliger Bilder
• Statistik und Punktoperationen auf Farbbildern
• ColorIndexing und Histogrammmatching
• Lineare und nichtlineare lokale Operationen zur Störungsreduktion und Kantenhervorhebung
• Ausgewählte Verfahren zur Bildinhaltsanalyse von farbigen und mehrkanaligen Bildern
• Segmentierung
• Merkmalgewinnung und Klassifikation

Die Veranstaltung ist begleitet von einer Übung, in der die Vorlesungsinhalte nachbereitet, vertieft und einfache BV-Aufgaben mit einer Prototyping Software für Bildverarbeitungslösungen (VIP-Toolkit) bearbeitet werden. Zur Vorlesung werden zahlreiche VIP-Toolkit-Lehrbeispiele bereitgestellt.

Präsenz-Veranstaltungen

oder falls Präsenzveranstaltungen nicht möglich

Moodle-Kurs: Elektronisches Vorlesungsskript "Grundlagen der Farbbildverarbeitung (Bildverarbeitung 2)", Übungsunterlagen, BV-Experimentiersystem VIP-Toolkit™-Rapid Prototyping, Lehrbeispiele

gedrucktes Vorlesungsskript "Grundlagen der Farbbildverarbeitung (Bildverarbeitung 2)" im Copyshop

siehe Rubrik Literatur in der Fachbeschreibung auf der FG-Webseite

schriftliche Prüfung  90 min oder mündliches Prüfungsgespräch nach Vereinbarung

schriftliche Prüfung 90 min

schriftliche Aufsichtsarbeit (Präsenz-Klausur), schriftliche Aufsichtsarbeit (Präsenz-Klausur) in Distanz entsprechend § 6a PStO-AB