Fundamentals in Color Image Processing - Interactive curriculae of TU Ilmenau

Das Modul Grundlagen der Farbbildverarbeitung mit der Prüfungsnummer 230479 schließt mit folgenden Leistungen ab:

• schriftliche Prüfungsleistung über 90 Minuten mit einer Wichtung von 100% (Prüfungsnummer: 2300668)
• alternative Studienleistung mit einer Wichtung von 0% (Prüfungsnummer: 2300669)

Details zum Abschluss Teilleistung 2:
Hausaufgaben in der Vorlesungszeit

Dr.-Ing. Rico Nestler

P-Leistungen als Voraussetzung für Modulabschluss durch Hausaufgaben während des Semesters (aSL).

P-Leistung während des Semesters anmelden.

Studierende der BA-Studiengänge Biomedizinische Technik sowie Ingenieurinformatik und Informatik. Studierende der MA-Studiengänge Medientechnologie und Elektrotechnik, Studierende mit Interesse an der Erweiterung des Grundlagenwissens zuBildverarbeitung als Ergänzung oder zur Abrundung des Studiums.

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

Ebenso Vorlesungen zu technischer Optik, Systemtheorie, Signalen & Systemen sowie sehr empfohlen Grundlagen der Bildverarbeitung und Mustererkennung (Bildverarbeitung 1)

Fachkompetenz:

Der Hörer hat einen umfassenden Überblick zu den Besonderheiten der Verarbeitung digitaler Mehrkanal-/Farbbilder im Rahmen von technischen Erkennungsaufgaben. Neben dem rein informatischen Aspekten der Bildverarbeitung erkennt Hörer wichtige Zusammenhänge zum Entstehen und zur Beschreibung des Farbphänomens, seiner technischen Erfassung und metrischen Auswertung. Nach der Veranstaltung kann der Hörer wesentliche Methoden, Verfahren und Algorithmen für die Verarbeitung von mehrkanaligen Bilddaten benennen. Wichtiges Hilfsmittel der Wissensvermittlung sind zahlreiche Praxisbeispiele in Vorlesung und Übungen. Zusammen mit dem Dozenten kann der Hörer im jeweiligen Themenkomplex diese analysieren und diskutieren.

Methodenkompetenz:

Im Ergebnis ist der Hörer in der Lage, Erkennungsaufgaben mit bildhaften Farb- oder Multispektraldaten zu analysieren und zu klassifizieren sowie wichtige Schritte zur Problemlösung abzuleiten. Weiterhin kann er sich begrifflich sicher im Wissensgebiet der Farbmetrik bewegen und für konkrete Anwendungen der Farb-/Multispektralbildverarbeitung geeignete Lösungen entwickeln.

Aufbauend auf den vermittelten Inhalten ist der Hörer in der Lage, seine erworbene Kompetenz in weiterführenden Veranstaltungen, z.B.  Grundlagen der 3D-Bildverarbeitung, sowie externen Veranstaltungen zur angewandten Bildverarbeitung und bildbasierten Mustererkennung / künstlichen Intelligenz an der TU Ilmenau weiter auszubauen.

Gegenstand der Vorlesung Grundlagen der Farbbildverarbeitung (Bildverarbeitung 2) sind Methoden zur Lösung von bildbasierten Erkennungsproblemen in technischen Systemen mit Farbkameras oder allgemein multispektralen 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 optisch-spektral mehrkanalige digitale Bilder am Beispiel der spektralen Bildmodalität "Farbe" (Farb-/Multispektralbilder), die im Sinne konkreter Aufgaben ausgewertet werden. Die in der Vorlesung behandelten Methoden und Verfahren leiten sich unmittelbar aus bekannten Methoden der Intensitätsbild­ver­ar­bei­tung (jeder Szenenort wird hier mit nur einem optisch erfassten Merkmal beschrieben), wie sie in der Vorlesung Grundlagen der Bildverarbeitung und Mustererkennung (Bildverarbeitung 1) behandelt werden, ab oder werden unter Berücksichtigung der Zusammenhänge und der Bedeutung von Farbkanälen (Farbwerten) eines Bildes neu 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 -wiedergebenden Systemen ergänzt. Das Ziel der Bildauswertung ist die Interpretation des Bildinhaltes auf verschiedenen Abtraktionsstufen.

Das Ziel der Bildauswertung ist die Interpretation des Bildinhaltes auf verschiedenen Abstraktionsstufen. Bilder werden dafür in der jeweils technisch zugänglichen Form, hier als mehrkanaliges (Farb-)Bild, aufbereitet, transformiert, gewandelt, analysiert und letztlich klassifiziert, 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.

Der Teilnehmende erhält einen umfassenden Überblick zu den Besonderheiten der Verarbeitung digitaler Farb-/Multispektralbilder 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 Kursteilnehmende 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 interdisziplinären Wissensgebiet zu bewegen. Für das Verständnis aktueller Anwendungsgebiete auf diesem Gebiet, wie der multispektralen und multimodalen Bilderfassung und Bildsignalverarbeitung, werden durch die Vorlesung wichtige Vorraussetzungen geschaffen.

Aufbauend auf den in der Vorlesung vermittelten Inhalten kann der Teilnehmende das erworbene Wissen in weiterführenden Veranstaltungen zur Bildverarbeitung, z.B.

-Grundlagen der 3D-Bildverarbeitung (Erfassung und Verarbeitung von 3D-Daten) - Wahlmodul im Masterstudium

-Systemtechnik und Systemtheorie der Bildverarbeitung - Wahlmodul im Masterstudium

sowie weiteren Veranstaltungen zur angewandten Bildverarbeitung / künstlichen Intelligenz an der TU Ilmenau weiter ausbauen, spezialisieren und anwenden.

Vorlesungsgliederung:

Einführung / Grundlagen:

-Geschichtliches (Newton, Goethe)

-Farbbegriff und Farbwahrnehmung

-Grundlagen der Farbmetrik

-Farbräume und Farbtafeln

-Erweiterung der Betrachtung auf Daten multispektraler und multimodaler Bildgebungen
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

Übungen mit VIP-Toolkit™-Rapid Prototyping- Studentenversion

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 Lehrbeispiele bereitgestellt.

elektronisches oder gedrucktes Vorlesungsskript "Grundlagen der Farbbildverarbeitung (Bildverarbeitung 2)", Übungs-/Praktikumsunterlagen, BV-Experimentiersystem VIP-ToolkitT-Rapid Prototyping

Bitte für das Fach im aktuellen Semester-Moodle einschreiben. Das Einschreibepasswort erhalten Sie über die Fachseite automatisch oder auf Anfrage per eMail.

siehe auch Moodle

M. Richter: Einführung in die Farbmetrik. Walter de Gruyter 1981, ISBN 3-11-008209-8.

L. W. MacDonald.: Colour imaging : vision and technology. Wiley, 1999, ISBN 0-471-98531-7.

Koschan, A. and Abidi, M. A.: Digital Color Image Processing. Wiley-Interscience, 2008.

Sangwine, Stephen J.: The colour image processing handbook. Chapman & Hall, 1998, ISBN 0-412-80620-7.

R.C. Gonzalez, R.E. Woods: Digital Image Processing. Addison-Wesley Publishing Company 2007, ISBN 978-0131687288.

sowie auch die Literaturempfehlungen zum Fach Grundlagen der Bildverarbeitung und Mustererkennung (Bildverarbeitung 1)