Modul:IAM (SPO 2018):Digitale Bildverarbeitung: Unterschied zwischen den Versionen
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* Python Imaging Library: http://python-pillow.org/ | |||
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* OpenCV: http://opencv.org/ | |||
* SimpleITK: http://www.simpleitk.org/ | |||
Bücher | |||
* W. Burger, M. J. Burge: Digitale Bildverarbeitung, 3. Aufl., Springer (2015) | |||
* R. G. Gonzalez, R. E. Woods: Digital Image Processing, 4th Ed., Pearson (2018) | |||
* A. Erhardt: Einführung in die Digitale Bildverarbeitung, Vieweg+Teubner (2008) | |||
* A. Nischwitz, M. Fischer, P. Haberäcker, G. Socher: Computergrafik und Bildverarbeitung, Band II: Bildverarbeitung, Vieweg (2011) | |||
* R. Chityala, S. Pudipeddi: Image Processing and Acquisition using Python, CRC Press (2014) | |||
* M. Rever: Computer Vision Projects with OpenCV and Python 3, Packt Publishing (2018) | |||
|anmerkungen=Derzeit bieten sich für die digitale Bildverarbeitung geradezu paradiesische Randbedingungen: Durch die Verbreitung von Smartphones, Webcams und Digitalkameras besitzen die meisten von uns nicht nur ein, sondern viele Aufnahmegeräte für digitale Bilder und Videos. Gleichzeitig können wir auf modernen Medien große Datenmengen speichern und mit aktueller Hardware schnell verarbeiten. Schließlich haben sich in den letzten Jahren sehr leistungsfähige freie Software-Bibliotheken für die digitale Bildverarbeitung etabliert, die Schnittstellen zu objektorientierten Skriptsprachen bieten. Es ist daher möglich, mit wenigen Zeilen Code prototypische, effiziente Anwendungen zu erstellen. | |||
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Aktuelle Version vom 17. April 2020, 10:15 Uhr
| Studiengang | Interaktive Medien (IAM (SPO 2018)) |
|---|---|
| Studienabschnitt | [[Bachelor-Studiengang Interaktive Medien (SPO 2018)/Spezialisierungsphase|]] |
| Modulkatalog | Informatik |
| Name | Digitale Bildverarbeitung |
| Name (englisch) | Digital Image Processing |
| Kürzel | DIGBILD.WP |
| Unterrichtssprache | Deutsch |
| Verwendbarkeit | Bachelorstudiengang Interaktive Medien |
| Turnus | Üblicherweise im Jahreszyklus; die Lehrveranstaltung wird nur angeboten, wenn sich genügend Teilnehmer anmelden. |
| Modulart: | Wahlpflichtmodul |
| Wird gehalten: | Sommersemester |
| Studiensemester | IAM 4 |
| Dauer | 1 Semester |
| Lehrformen | Seminaristischer Unterricht, Praktikum |
| Credits | 8 |
| SWS | 6 (Lehre: 2, Praktikum: 4) |
| Workload | Präsenzstudium: 90 h (durchschnittlich 6 h pro Woche) Eigenstudium: 110 – 150 h (durchschnittlich 7.3 – 10 h pro Woche) |
| Modulkoordinator(en) | Thomas Rist |
| Lehrende(r) |
Die Prüfung wird in diesem Semester angeboten.
| Prüfer | Peter Rösch |
|---|---|
| Zweitprüfer | Gundolf Kiefer |
| Prüfungsart | Studienarbeit, Referat |
| Prüfungsdetails | Gewichtung:
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| Hilfsmittel | |
| Zeugnisgewichtung | 100 % |
| Benotung | Kommanote |
Anmerkungen
Derzeit bieten sich für die digitale Bildverarbeitung geradezu paradiesische Randbedingungen: Durch die Verbreitung von Smartphones, Webcams und Digitalkameras besitzen die meisten von uns nicht nur ein, sondern viele Aufnahmegeräte für digitale Bilder und Videos. Gleichzeitig können wir auf modernen Medien große Datenmengen speichern und mit aktueller Hardware schnell verarbeiten. Schließlich haben sich in den letzten Jahren sehr leistungsfähige freie Software-Bibliotheken für die digitale Bildverarbeitung etabliert, die Schnittstellen zu objektorientierten Skriptsprachen bieten. Es ist daher möglich, mit wenigen Zeilen Code prototypische, effiziente Anwendungen zu erstellen.
Lernergebnisse/Qualifikationsziele
Nach erfolgreicher Teilnahme am Modul sind die Studierenden in der Lage:
- Gängige Methoden der digitalen Bildverarbeitung verbal zu beschreiben.
- Für die Lösung einer Bildverarbeitungsaufgabe geeignete Werkzeuge aus einer Programmbibliothek auszuwählen und anzuwenden.
- Verschiedene als Quellcode vorgegebene Programme zur digitalen Bildverarbeitung systematisch bezüglich Effektivität und Effizienz zu bewerten.
- Lösungen für Bildverarbeitungsaufgaben mittlerer Komplexität selbständig zu entwickeln.
Inhalte
- Eigenschaften digitaler Bilder
- „Bildverbesserung“ durch Filterung und Transformationen
- Unterteilung von Bildern in Teilbereiche (Segmentierung)
- Detektion von Objekten in Bildern
- Finden von Gemeinsamkeiten in Bildern (Registrierung)
- Bildkompression
- Verarbeitung von Bewegtbildern (Video)
- Parallelisierung von Bildverarbeitungsverfahren
- Verwendung der Grafikkarte für die Bildverarbeitung ("GPU Computing")
Literatur
Software
- scipy: http://python-pillow.org/
- Python Imaging Library: http://python-pillow.org/
- scikit.image: http://scikit-image.org/
- OpenCV: http://opencv.org/
- SimpleITK: http://www.simpleitk.org/
Bücher
- W. Burger, M. J. Burge: Digitale Bildverarbeitung, 3. Aufl., Springer (2015)
- R. G. Gonzalez, R. E. Woods: Digital Image Processing, 4th Ed., Pearson (2018)
- A. Erhardt: Einführung in die Digitale Bildverarbeitung, Vieweg+Teubner (2008)
- A. Nischwitz, M. Fischer, P. Haberäcker, G. Socher: Computergrafik und Bildverarbeitung, Band II: Bildverarbeitung, Vieweg (2011)
- R. Chityala, S. Pudipeddi: Image Processing and Acquisition using Python, CRC Press (2014)
- M. Rever: Computer Vision Projects with OpenCV and Python 3, Packt Publishing (2018)
