Technische Universität Ilmenau

Basics of color image processing - Modultafeln of TU Ilmenau

The Modultafeln have a pure informational character. The legally binding information can be found in the corresponding Studienplan and Modulhandbuch, which are served on the pages of the course offers. Please also pay attention to this legal advice (german only).
Information on the room and time of planned courses can be found in the e-calendar of events. Courses and examinations that are not listed in the e-calendar of events are planned "by appointment". A list of the events concerned can be found here: courses, examinations.

subject properties Basics of color image processing in major Bachelor Informatik 2013
subject number237
examination number2200427
departmentDepartment of Mechanical Engineering
ID of group 2362 (Group for Quality Assurance and Industrial Image Processing)
subject leader Dr. Rico Nestler
term Sommersemester
languageDeutsch
credit points
on-campus program (h)
self-study (h)
Obligationobligatory
examnone
details of the certificate

schriftliche Prüfung  90 min oder mündliches Prüfungsgespräch nach Vereinbarung

Signup details for alternative examinations
maximum number of participants
previous knowledge and experience

gute Kenntnisse in und Interesse an Physik, Mathematik aber auch Informations- bzw. Nachrichtentechnik (Vorlesungen zur Systemtheorie, Signalen & Systemen), empfohlen Grundlagen der Bildverarbeitung und und Mustererkennung (Bildverarbeitung 1)

learning outcome

Der Hörer 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 Hörer das erworbene Wissen in weiterführenden Veranstaltungen des Bachelor- und Masterstudiums, z.B.

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

content

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 ab (Grundlagen der Bildverarbeitung und Mustererkennung (Bildverarbeitung 1) ) 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.

media of instruction

elektronisches oder gedrucktes Vorlesungsskript "Grundlagen der Farbbildverarbeitung (Bildverarbeitung 2)", Übungsunterlagen, BV-Experimentiersystem VIP-Toolkit™-Rapid Prototyping

literature / references

siehe Rubrik Literatur in der Fachbeschreibung

evaluation of teaching

Pflichtevaluation:

SS 2008 (Fach)

SS 2011 (Fach)

SS 2015 (Fach)

Freiwillige Evaluation:

SS 2014 (Vorlesung, Übung)

SS 2016 (Vorlesung, Übung)

SS 2017 (Vorlesung, Übung)

Hospitation:

SS 2011