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 der einzelnen Lehrveranstaltungen entnehmen Sie bitte dem aktuellen Vorlesungsverzeichnis.

Fachinformationen zu Grundlagen der Bildverarbeitung und Mustererkennung im Studiengang Bachelor Medientechnologie 2008
Fachnummer5446
Prüfungsnummer2200033
Fakultät
Fachgebietsnummer 2362 (Qualitätssicherung und Industrielle Bildverarbeitung)
Fachverantwortliche(r) Dr. Rico Nestler
TurnusWintersemester
SpracheDeutsch
Leistungspunkte4
Präsenzstudium (h)34
Selbststudium (h)86
VerpflichtungPflicht
Abschlussschriftliche Studienleistung, 90 Minuten
Details zum Abschluss

schriftliche Prüfung 90 min, mündliches Prüfungsgespräch nach Vereinbarung

max. Teilnehmerzahl
Vorkenntnisse

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

Lernergebnisse

Der Hörer erhält einen umfassenden Überblick über wesentliche Basismethoden zur Verarbeitung digitaler Bilder, die im Rahmen der Lösung von Erkennungsaufgaben  verwendet werden. Neben dem rein informatischen Aspekt der digitalen Bildverarbeitung werden dem Studenten wichtige Zusammenhänge zum Entstehen und zur Beschreibung digitaler Bilder vermittelt. Im Ergebnis soll der Hörer in der Lage sein, typische Verarbeitungsabfolgen zur Lösung bildbasierter Erkennungsaufgaben anzuwenden, die dafür benötigte Fachliteratur zu verstehen, richtig einzuordnen und zu werten sowie sich begrifflich sicher in diesem interdiziplinären Wissensgebiet zu bewegen.

Aufbauend auf den vermittelten Inhalten kann der Hörer das erworbene Wissen im Masterstudium in weiterführenden Veranstaltungen zur Systemtechnik der Bildverarbeitung und 3D-Bildverarbeitung, z.B. zur Systemtechnik und Systemtheorie der Bildverarbeitung (Prof. Notni), Erfassung und Verarbeitung von 3D-Daten (Prof. Notni/Dr. Nestler), ergänzen oder weiter auszubauen.

Inhalt

Gegenstand der Vorlesung "Grundlagen der Bildverarbeitung und Mustererkennung - Computervision I" 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.

Die Veranstaltung legt dabei den Fokus zunächst auf grauwertige digitale Bilder, die im Sinne einer konkreten Aufgabenstellung ausgewertet werden müssen. Das 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 klassifiziert werden, um nachfolgend relevante Inhalte und Aussagen abzuleiten. Die Veranstaltung stellt dafür wesentliche Methoden, Verfahren und Algorithmen der Low-Level-Verarbeitung vor. Diese sind wegen ihres generellen Charakters möglicher Bestandteil fast jeder Bildverarbeitungslösung. 

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 Übungen, in denen die Vorlesungsinhalte nachbereitet, vertieft und einfache BV-Aufgaben mit einer Prototyping Software für Bildverarbeitungslösungen (VIP-Toolkit) bearbeitet werden. Zur Vorlesung werden weiterhin zahlreiche VIP-Toolkit-Lehrbeispiele bereitgestellt.

Medienformen

elektronisches oder gedrucktes Vorlesungsskript "Grundlagen der Digitalen Bildverarbeitung und Mustererkennung", 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.