Advanced Image Processing (AIP)

Vorlesung

SE Master 2.Semester

Bin 6. Semester

 

 

Werner Backfrieder

 

Ziel der Vorlesung

 

Die digitale Bildverarbeitung nimmt durch die fortschreitende Entwicklung moderne und immer kleinerer Kamerasysteme einen breiten Raum im alltäglichen Leben ein, z.B. ist bereits fast jedes Mobiltelephon mit einer Kamera ausgerüstet. In dieser Vorlesung werden grundsätzliche Methoden der digitalen Bildverarbeitung vorgestellt. Basierend auf den Grundkenntnissen wird der Schritt zu fortgeschrittenen Techniken, die auf differenzierten  physikalischen oder statistischen Modellen beruhen,  gemacht, um der Komplexität in den Aufgabenstellungen der Bildverarbeitung gerecht zu werden.

 

Die Vorlesung baut auf keine speziellen Grundkenntnisse in der Bildverarbeitung auf, ist jedoch als Fortführung zur BV in Bakkalaureatsstudium SE und Bioinformatik geeignet.

 

 

 

Inhalte

 

Abbildungssysteme, Kaliberiung

AIP01.pdf

 

 

Image Restoration

AIP02.pdf

 

 

Bildverbesserung, Maskenoperationen

AIP03.pdf

 

 

Anisotropic Diffusion FIlter

AIP031.pdf

 

 

Segmentation

AIP04.pdf

Patent Hough

 

Information aus Bildern

AIP05.pdf

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Advanced Image Processing (AIP)

Übungen

 

 

 

Ziel der Übung

 

Diese Übung vertieft die Inhalte der Vorlesung zur Digitalen Bildverarbeitung. Mit Matlab® werden grundlegende Techniken der Bildverarbeitung erarbeitet. Matlab® stellt komplexe Funktionen aus Mathematik und Bildverarbeitung in einer einfachen Skriptsprache zur Verfügung, wodurch die Konzentration auf die ursprünglichen Problemstellungen in der Bildverarbeitung erhalten bleibt.

 

Übungsmodus

 

Erarbeitung der Themen in Gruppen (1-3 Studenten). Die Beurteilung erfolgt auf Grundlage von

 

(1) Dokumentation der Ergebnisse

(2) Diskussion der Ergebnisse mit dem Übungsleiter

(3) Multiple Choice Test über Übungsinhalte

 

Hilfestellungen zu Matlab ® finden Sie in einer Auflistung der wichtigsten Befehle in MatlabMemo.pdf und in einer hypertext-basierten Zusammenstellung über für die Übung relevanten Fragen MatlabHOWTO.html.

 

 

Inhalte

 

Fingerprints, Chain-Codes, Konturen, Region-Labelling

AIPue01.pdf

Images

Zellen

MBVothreshold.m

MBVregionIter.m

RegionLabelling.zip

Irisdetektion, Hough-Transform

AIPue02.pdf

IrisImages, PaperDaugman

Mfiles.zip

Doppelbildrätsel, Bildüberlagerung

AIPue03.pdf

Bild1, Bild2

 

Segmentierung von Farbbildern

AIPue04.pdf

Farbbild

 

Texterkennung

AIPue05.pdf

utilities