Modul:IAM (SPO 2018):Digitale Bildverarbeitung: Unterschied zwischen den Versionen

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*  Verschiedene als Quellcode vorgegebene Programme zur digitalen Bildverarbeitung systematisch bezüglich Effektivität und Effizienz zu bewerten.
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*  Lösungen für Bildverarbeitungsaufgaben mittlerer Komplexität selbständig zu entwickeln.
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*  Python Imaging Library: http://python-pillow.org/
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*  scikit.image: http://scikit-image.org/
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*  OpenCV: http://opencv.org/
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*  SimpleITK: http://www.simpleitk.org/
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Bücher
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*  W. Burger, M. J. Burge: Digitale Bildverarbeitung, 3. Aufl., Springer (2015)
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* R. G. Gonzalez, R. E. Woods: Digital Image Processing, 4th Ed., Pearson (2018)
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* A. Erhardt: Einführung  in  die  Digitale  Bildverarbeitung,  Vieweg+Teubner (2008)
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* A. Nischwitz, M. Fischer, P. Haberäcker, G. Socher: Computergrafik  und  Bildverarbeitung,  Band  II:  Bildverarbeitung, Vieweg (2011)
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* R. Chityala, S. Pudipeddi: Image    Processing    and    Acquisition using Python, CRC Press (2014)
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* M. Rever: Computer Vision Projects with OpenCV and Python 3, Packt Publishing (2018)
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Aktuelle Version vom 17. April 2020, 12:15 Uhr

Studiengang Interaktive Medien (IAM (SPO 2018))
Studienabschnitt Spezialisierungssphase
ModulkatalogInformatik
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 voraussichtlich wieder im kommenden Semester angeboten.

Prüfer Peter Rösch
Zweitprüfer Gundolf Kiefer
Prüfungsart Studienarbeit, Referat
Prüfungsdetails Gewichtung:
  • Referat: 70%
  • Studienarbeit: 30%
Hilfsmittel
Zeugnisgewichtung 100 %
Benotung Kommanote

1 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.

2 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.

3 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")

4 Literatur

Software

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)