Technische Universität Ilmenau

computer Vision - 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 place and time of the actual lectures is served in the Vorlesungsverzeichnis.

subject properties computer Vision in major Bachelor Ingenieurinformatik 2008
subject number101129
examination number2200422
departmentDepartment of Mechanical Engineering
ID of group 2362 (Group for Quality Assurance and Industrial Image Processing)
subject leader Dr. Rico Nestler
term ganzjährig
languageDeutsch
credit points8
on-campus program (h)68
self-study (h)172
Obligationobligatory
examalternative examination performance
details of the certificate

Die alternative Prüfungsleistung besteht aus 2 Klausuren á 90 min jeweils am Ende des jeweiligen Semesters der Teilinhalte.

Beide Teilleistungen gehen zu 50% in die Note ein.

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

gute Kenntnisse in Physik, Mathematik aber auch Informations- bzw. Nachrichtentechnik (Vorlesungen zu Systemtheorie, Signalen & Systemen)

learning outcome

Gegenstand der Modul-Vorlesungen Grundlagen der Bildverarbeitung und Mustererkennung (Computervision I) und Grundlagen der Farbbildverarbeitung (Computervision II) sind Methoden zur Lösung von Erkennungsproblemen mit kamerabasierten technischen 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.

Der Student erhält einen umfassenden Überblick über wesentliche Basismethoden zur Verarbeitung digitaler Bilder, die im Rahmen der Lösung von Erkennungsaufgaben häufig verwendet werden. Erkennungsaufgaben mit kamerabasierten (sehenden) technischen Systemen sind heutzutage in der Automatisierungstechnik, der Robotik, der Medizintechnik, der Überwachungstechnik und im Automotive-Bereich sehr weit verbreitet. Neben dem rein informatischen Aspekt der digitalen Bildverarbeitung werden dem Studenten wichtige Zusammenhänge zum Entstehen und zur Beschreibung digitaler skalarer und farbiger Bilder vermittelt.

Die Veranstaltungen sind begleitet von Übungen, in denen die Vorlesungsinhalte nachbereitet, vertieft und einfache BV-Aufgaben mit einer Prototyping Software für Bildverarbeitungslösungen (VIP-Toolkit) bearbeitet werden. Zu den Vorlesungen werden weiterhin zahlreiche VIP-Toolkit-Lehrbeispiele bereitgestellt.

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 im interdiziplinären Wissensgebiet der Computervision zu bewegen. Für das methodische Verständnis aktueller Anwendungsgebiete der Künstlichen Intelligenz, wie dem Deep Learning, oder der Multimodalen (multispektralen) Bilddatenerfassung 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

Das Modul Computervision beinhaltet die Veranstaltungen

Grundlagen der digitalen Bildverarbeitung und Mustererkennung (Computervision I), gelesen im Wintersemester

Grundlagen der Farbbildverarbeitung (Computervision II), gelesen im Sommersemester

 

Powerpoint-Präsentation (PDF) zur Modulvorstellung

 

media of instruction

elektronische oder gedruckte Vorlesungsskripte, Übungsunterlagen, BV-Experimentiersystem VIP-Toolkit™-Rapid Prototyping

literature / references

J.Beyerer, F.P. Puente Leon, C. Frese: Automatische Sichtprüfung -  Grundlagen, Methoden und Praxis der Bildgewinnung und Bildauswertung. Springer Verlag 2012, ISBN 978-3-642-23965-6

F. Wahl: Digitale Bildsignalverarbeitung, Springer Verlag 1989, ISBN 3-540-13586-3

W. Abmayr: Einführung in die digitale Bildverarbeitung. B.G. Teubner Stuttgart 1994, ISBN 3-519-06138-4

B. Jähne: Digitale Bildverarbeitung und Bildgewinnung. Springer; Auflage: 7.,  2012, ISBN  978-3642049514

Jähne: Digitale Bildverarbeitung. Springer; 1994, ISBN  3-540-61379-X

Haberäcker: Praxis der Digitalen Bildverarbeitung und Mustererkennung. Hanser Fachbuch, 1995, ISBN 978-3446155176

Haberäcker: Digitale Bildverarbeitung. Hanser Fachbuch, 1991, ISBN 978-3446163393

P. Haberäcker: Praxis der Digitalen Bildverarbeitung und Mustererkennung. Hanser Fachbuch, 1995, ISBN 978-3446155176

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

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

evaluation of teaching