Technische Universität Ilmenau

Grundlagen der Bildverarbeitung und Mustererkennung - Modultafeln der TU Ilmenau

Die Modultafeln sind ein Informationsangebot zu unseren Studiengängen. Rechtlich verbindliche Angaben zum Verlauf des Studiums entnehmen Sie bitte dem jeweiligen Studienplan (Anlage zur Studienordnung). Bitte beachten Sie diesen rechtlichen Hinweis.
Angaben zum Raum und Zeitpunkt von geplanten Lehrveranstaltungen entnehmen Sie bitte dem e-Veranstaltungskalender. Lehrveranstaltungen und Prüfungen, die nicht im e-Veranstaltungskalender abgebildet sind, werden "nach Vereinbarung" geplant. Eine Auflistung der betroffenen Veranstaltungen finden Sie hier: Lehrveranstaltungen, Prüfungen.

Fachinformationen zu Grundlagen der Bildverarbeitung und Mustererkennung im Studiengang Bachelor Ingenieurinformatik 2013
Fachnummer5446
Prüfungsnummer2200426
FakultätFakultät für Maschinenbau
Fachgebietsnummer 2362 (Qualitätssicherung und Industrielle Bildverarbeitung)
Fachverantwortliche(r) Dr. Rico Nestler
TurnusWintersemester
SpracheDeutsch
Leistungspunkte
Präsenzstudium (h)
Selbststudium (h)
VerpflichtungPflicht
Abschlusskeiner
Details zum Abschluss

schriftliche Prüfung 90 min, mündliches Prüfungsgespräch nach Vereinbarung

Anmeldemodalitäten für alternative PL oder SL
max. Teilnehmerzahl
Vorkenntnisse

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

Lernergebnisse

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 methodische Verständnis aktueller Anwendungsgebiete der Künstlichen Intelligenz, wie dem Deep Learning, 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.

Inhalt

Gegenstand der Vorlesung Grundlagen der Bildverarbeitung und Mustererkennung (Bildverarbeitung 1) sind Methoden zur Lösung von Erkennungsaufgaben mit kamerabasierten technischen Systemen. Kamerabasierte ("sehende") technische Systeme sind heutzutage in der Automatisierungstechnik, der Robotik, der Medizintechnik, der Überwachungstechnik und im Automotive-Bereich sehr weit verbreitet.

Die Veranstaltung legt den Fokus zunächst auf digitale Bilder mit skalaren Pixelwerten (sogenannte Grauwertbilder), die im Sinne konkreter Aufgabenstellungen ausgewertet werden müssen. Das übergeordnete Ziel dieser Auswertung ist die Interpretation des Bildinhaltes auf verschiedenen Abtraktionsstufen. Dazu müssen die Bilder in ihrer technisch zugänglichen Form 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.

Neben den rein informatischen Aspekten der digitalen Bildverarbeitung werden in der Vorlesung wichtige Zusammenhänge zum Entstehen und zur Beschreibung digitaler Bilder vermittelt.

Gliederung der Vorlesung:

  • Einführung / Grundlagen
    • Wesen technischer Erkennungsprozesse
    • Primäre Wahrnehmung / Entstehen digitaler Bilder
    • Bildrepräsentationen und -transformationen
  • Verfahren der Bildvorverarbeitung
    • Geometrische Bildtransformationen
    • Bildstatistik und Punktoperationen
    • Lineare und nichtlineare lokale Operationen
    • Morphologische Operationen
  • Ausgewählte Aspekte der Bildinhaltsanalyse
    • ikonische 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.

Medienformen

elektronisches oder gedrucktes Vorlesungsskript "Grundlagen der Digitalen Bildverarbeitung und Mustererkennung (Bildverarbeitung 1)", Übungsunterlagen, BV-Experimentiersystem VIP-Toolkit™-Rapid Prototyping

Literatur

siehe Rubrik Literatur in der Fachbeschreibung

Lehrevaluation

Pflichtevaluation:

WS 2011/12 (Fach)

Freiwillige Evaluation:

Ws 2014/15 (Vorlesung, Übung)

WS 2015/16 (Vorlesung, Übung)

WS 2016/17 (Vorlesung, Seminar)

WS 2017/18 (Vorlesung, Seminar)

Hospitation:

Informationen und Handreichungen zur Pflege von Modul- und Fachbeschreibungen durch den Modul- oder Fachverantwortlichen finden Sie auf den Infoseiten zum Modulkatalog.