 Vorlesungsskripte
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Grundlagen der Bildverarbeitung und Mustererkennung (CV I)
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 Die Vorlesungsmaterialien müssen in der Lehrveranstaltung vervollständigt werden.
Bitte installieren Sie für die  -Lehrbeispiele das VIP-Toolkit.
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Literaturempfehlungen |
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Kapitel 0: Einführung, Wesen technischer Erkennungprozesse auf bildhaften Daten |
WS 19/20 |
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Kapitel 1-1: Elemente der Primärwahrnehmung (optischer Reiz - Objekt-Strahlung-Wechselwirkungen, Begriffe der Radiometrie und Bildsensoren-Photometrie)
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WS 19/20 |
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Kapitel 1-2: Bildrepräsentationen, Bildtransformationen...
VIP-Beispiel zur Erzeugung von Basisbildern (Transformationskernen) der 2D-DFT
VIP-Beispiel zu Basisbildern der 2D-DFT im Orts- und Frequenzraum
VIP-Beispiel zu Theoremen der (D)FT
VIP-Beispiel zur Erzeugung einer Laplace-Pyramide
VIP-Beispiel zur Nutzung globaler Bildmerkmale aus der DFT
VIP-Beispiel zum Prinzip der Wavelet-Analyse
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WS 19/20 |
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Kapitel 1-3: Systemtheoretische Grundlagen der Bilderfassung
VIP-Beispiel zu Testbildern für die Abstimmung von Verarbeitungspipelines oder zur systemtheoretischen Bewertung von Operatoren (Filtern)
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WS 19/20 |
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Kapitel 2: Bildvorverarbeitung, Geometrische Bildtransformationen (Interpolation und Resampling)
VIP-Beispiel zu geometrischen Bildtransformationen und zum Resamplingproblem
VIP-Beispiel zu geometrischen Bildtransformationen mit idealem Resampling (Interpolation)
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WS 19/20 |
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Kapitel 3: Grauwertstatistik
VIP-Beispiel zur Aussagekraft von Histogrammen und Histogrammmerkmalen
VIP-Beispiel zur statistischen Beschreibung mit Co-Occurence-Matrizen
VIP-Beispiel zur statistischen Beschreibung von Regionen mit NGLD-Matrizen
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WS 19/20 |
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Kapitel 4: Punktoperationen (Shadingkorrektur, Grauwertmanipulationen)
VIP-Beispiel zur bildbezogenen Shadingkorrektur
VIP-Beispiel zu histogrammbasierten homogenen Punktoperationen
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WS 19/20 |
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Kapitel 5-1: Lokale Operatoren 1 (Lokale lineare Operatoren, Lineare Ansätze zur Bildverbesserung: Tiefpassfilter)
VIP-Beispiel zum Prinzip der großräumigen Mittelung mit kaskadierten Binomialfiltern
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WS 19/20 |
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Kapitel 5-2: Lokale Operatoren 2 (Rangordnungsfilter, bedingte, adaptive Filter, Ansätze zur effizienten Filter-Implementierung)
VIP-Beispiel zu leistungsfähigen adaptiven Filteransätzen
VIP-Beispiel zum Prinzip kombinierter Averaging-/Auswahlfilter (alpha-trimmed-Median)
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WS 19/20 |
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Kapitel 6: Morphologische Operationen auf Binärbildern (Basisoperatoren Dilatation und Erosion, ausgewählte komplexere morphologische Operationen und Operationsketten)
VIP-Beispiele zu morphologischen Basisoperationen (Opening-Closing, Hit&Miss)
VIP-Beispiel zu komplexeren morphologischen Operationen (erweitertes Hit&Miss und zyklisches Abschmelzen, Skelettierung)
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WS 19/20 |
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Kapitel 7: Luminanzkanten (lineare/nichtlineare Operatoren und Methoden zur Kantenpixel-Detektion und Kantenerkennung, Canny-Kantendetektor)
VIP-Beispiel zum Prinzip des Canny-Kantendetektors
VIP-Beispiel zu nichtlinearen Ansätzen zur Kantenorthervorhebung
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WS 19/20 |
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Kapitel 8: Segmentierung (allgemeine Segmentierungsaufgabe, Verfahren zur pixel-,regionen-, kantenbasierten
Segmentierung: Pixelklassifikation, Region Growing, Wasserscheidentransformation), Modellbasiertes
Segmentieren (Hough-Transformation), Ausblick Merkmalgewinnung und Klassifikation
VIP-Beispiel zur Segmentierung per Pixelklassifikation mit einem automatischen Multischwellwertverfahren
VIP-Beispiel zur Hough-Transformation für Geraden und Kreise
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WS 19/20 |
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Prüfungsschwerpunkte / -hinweise (Stand: 15.01.2020) |
WS 19/20 |
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Grundlagen der Farbbildverarbeitung
(CV II)
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Literaturempfehlungen |
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Kapitel 1: Einleitung Farbe, Geschichtliches zur Farbe |
SS 2019 |
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Kapitel 2: Begriff der Farbe, physiologische und psychologische Aspekte der Farbwahrnehmung, Farbtäuschungen, Farbordnungen, Komponenten der Farbwahrnehmung, Modell der Farbe
VIP-Beispiel zum Farbkonstanz-Phänomen
 Farbtäuschungen mit Benham-Scheibe
VIP-Beispiel zu Farbinduktion
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SS 2019 |
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Kapitel 3: Farbreiz- und Spektralwertmetrik, Prinzip der subtraktiven Farbmischung |
SS 2019 |
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Kapitel 4: Luminanz, Lightness und Luma, Farbräume und Farbtafeln: Farbraum CIE-PDT, CIE-RGB, technische Farbräume, System der Normvalenzen CIE-XYZ
VIP-Beispiel zu Intensität, Luminanz, Lightness, Luma
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SS 2019 |
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Kapitel 5: Technische Farbsysteme, Höhere Farbbeschreibungen und höhere Farbmetrik:
gleichabständige Farbräume (CIE-UCS, CIE-Lab, CIE-Luv), OSY-System, Helmholtz-Zahlen und HSI-Raum, Farbsammlungen |
SS 2019 |
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Kapitel 6: Ansätze zur Farbmessung I: Vergleichsmethode, Spektralverfahren, Dreibereichsverfahren, Spektralmaskenverfahren, Metamerieprobleme |
SS 2019 |
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Kapitel 7: Ansätze zur Farbmessung II: Mehrbereichsmesstechnik, Schätzung spektraler Farbreize, Kalibrierung von farbmessenden Systemen
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SS 2019 |
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Kapitel 8: Statistik und Histogramme in Farbräumen,
Punktoperationen auf Farbbildern: Farbvalenz- und Farbraummanipulationen
VIP-Beispiel zu korreliertem Farbwertrauschen und Wirkungen der Kovarianzmatrix in Farbbildern
VIP-Beispiel zur statistischen Pixelklassifikation in Farbräumen oder reduzierten Farbräumen
VIP-Beispiel zur bedingten Farbwertmanipulation am Beispiel einer dermatologischen Aufnahme
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SS 2019 |
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Kapitel 9: Color Indexing, Histogramm-Matching, graphenbasiertes HistogrammMatching
VIP-Beispiel zu Farbklassenhistogrammen und histogrammbasierten Farbmatching mit Histogrammschnitt
VIP-Beispiel zum ColorIndexing mit uniformem und Fuzzy-Binning
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SS 2019 |
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Kapitel 10: Störungsunterdrückung in Mehrkanal-(Farb-)bildern, adaptives, bedingtes Averaging, Distanzmaße, Diffusionsfilter, Rangordnungsprinzip: Median und Vektormedian, gemischte Ansätze
VIP-Beispiel zur Entstehung von Farbsäumen
VIP-Beispiel zur zyklischen Filterung von HSI-Farbwerten
VIP-Beispiel zum Prinzip des varianzgesteuerten Box-Filters für Farbbilder
VIP-Beispiel zu leistungsfähigen bedingten / adaptiven Filtern für Farbbilder
VIP-Beispiel zum Prinzip des Vektor-Median
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SS 2019 |
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Kapitel 11: Kantendetektion in Farbbildern: der Vektorgradient und praktische Näherungslösungen
VIP-Beispiel zum Vektorgradienten und Näherungslösungen
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SS 2019 |
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Kapitel 12: Besonderheiten der Segmentierung von Farbbildern: Pixelklassifikation+Zusammenhangstests, Bereichswachstumsverfahren (Region Growing), Segmentierung in Farbraumprojektionen, hierarchische Segmentierung in optimalen Farbräumen |
SS 2019 |
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Prüfungsschwerpunkte / -hinweise |
SS 2019 |
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Literaturempfehlungen |
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Kapitel 0: Einführung |
SS 2019 |
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Kapitel 1: Geschichtliches, physiologische und psychologische Grundlagen der Tiefenwahrnehmung, 3D-Aspekte in Bildanalyse und Computergrafik |
SS 2019 |
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Kapitel 2: Technische Grundansätze zur optischen 3D-Datenerfassung, Schwerpunkte der Vorlesung, Anwendungsbeispiele |
SS 2019 |
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Kapitel 3.1: Geometrische Transformationen (Isometrien, Affinitäten und Homographien) |
SS 2019 |
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Kapitel 3.2: Projektiver Raum / homogene Koordinaten, Algebraische Beschreibungen konkreter geometrischer Abbildungsprobleme (Zentral- und Parallelprojektion) |
SS 2019 |
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Kapitel 3.3: Optische Grundlagen |
SS 2019 |
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Kapitel 4.1: Beschreibung und Kalibrierung von Messkameraanordnungen (Tsai-Modellierung, targetbezogene und szenenbezogene Kalibrierung) |
SS 2019 |
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Kapitel 4.2: Korrespondenzanalysen in Mehrkameraansichten, Annahmen und Einschränkungen für die Korrespondenzsuche (Constraints), der Epipolar-Constraint |
SS 2019 |
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Kapitel 4.3: Verfahren der pixelwertbasierten Korrespondenzanalyse (lokal, global, semi-global), Prinzip des merkmalbasierten Vorgehens |
SS 2019 |
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Kapitel 5.1: Verfahren der aktiven, optisch geometrischen 3D-Datenerfassung: strukturiertes Licht & Musterprojektion (Grundlagen) |
SS 2019 |
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Kapitel 5.2: Verfahren der aktiven, optisch geometrischen 3D-Datenerfassung: strukturiertes Licht & Musterprojektion (Systeme und Systemkalibrierung) |
SS 2019 |
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Kapitel 6: Verfahren zur subpixelgenauen Bestimmung von Strukturorten (photogrammetrische Auswertung von Punkt- und Kantenobjekten) |
SS 2019 |
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Kapitel 7.1: Monokulare intensitätsbasierte Ansätze zur 3D-Datenerfassung über sekundäre Tiefenmerkmale 1: Shape from Motion (Optischer Fluss), Shape from Shading, Shape from Texture |
SS 2019 |
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Kapitel 7.2: Monokulare intensitätsbasierte Ansätze zur 3D-Datenerfassung über sekundäre Tiefenmerkmale 2: Auswertung von Fokusserien, Shape from Focus (Verfahren der Fokusvariation) |
SS 2019 |
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Prüfungsschwerpunkte / -hinweise |
SS 2019 |
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Übungsmaterialien
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Grundlagen der Bildverarbeitung & Mustererkennung (CV I)
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Übung 1:
Vorstellung VIP-Toolkit-Experimentiersoftware und erste einfache Experimente zu visuellen Sinnestäuschungen, Primäre Wahrnehmung (optische Strahlung, technische Strahlungsquellen)
Ergänzung Lücken zu "Technischen Strahlern"
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WS 19/20 |
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Übung 2:
Elemente der Primärwahrnehmung: Radiometrische und photometrische Betrachtungen, Bildrepräsentationen: Frequenzraumdarstellung von Bildern, VIP-Toolkit-Experiment
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WS 19/20 |
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Übung 3:
Bildrepräsentationen und Systemtheorie der BV: Frequenzraumdarstellung, DFT-Theoreme und VIP-Toolkit-Experimente zur DFT,
Grenzen der Ortsauflösung, Bonus-Hausaufgabe 8%
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WS 19/20 |
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Übung 4:
Geometrische Bildtransformationen und Bildstatistik: Vorwärts- und inverse Umsetzungen von geom. Transformationen (VIP-Toolkit-Experiment),
lineare Interpolation & Resampling, Bildhistogramme
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WS 19/20 |
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Übung 5:
Punktoperationen (histogrammbasierte Kontrastmanipulationen) und lokale Operatoren 1 (Box-Filter), VIP-Toolkit-Experimente, Bonus-Hausaufgabe 8%
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WS 19/20 |
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Übung 6:
Lokale Operatoren 2 (Implementierungsaspekte, Filtercharakterisierung - effektive Filtergöße,
VIP-Toolkit-Experiment zum Adaptiven Averaging) und morphologische Basisoperationen
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WS 19/20 |
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Grundlagen der Farbbildverarbeitung (CV II)
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Übung 0: Einführung VIP-Toolkit, Farbwahrnehmungen, Experimente zu Farbtäuschungen
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SS 2019 |
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Übung 1: Komponenten der Farbwahrnehmung: Farbreiz und Normlichter, Spektralwertkurven und Farbvalenzen
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SS 2019 |
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Übung 2: Helligkeitsattribute von Farben: Intensität, Luminanz und Lightness (VIP-Toolkit-Experimente), Umgang mit Farbräumen, Farbtafeln und Farbmaßzahlen, Bonus-Hausaufgabe 7%: zyklisches Filtern
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SS 2019 |
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Übung 3: HSI-Farbraum, VIP-Toolkit-Experimente zum HSI-Raum, Farbmessung und Farbkorrektur
Ergänzung (Farbkorrektur, AWB)
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SS 2019 |
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Übung 4: Farbbildstatistik und histogrammbasierte Farbvalenzmanipulationen, VIP-Toolkit-Experimente, Bonus-Hausaufgabe 5%
Ergänzung bedingte Farbvalenzmanipulationen
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SS 2019 |
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Übung 5: Histogrammbasiertes Farbmatching, Störungsunterdrückung in Farbbildern durch lokale Operatoren (Farbsaumproblem, bedingte Filterung), VIP-Toolkit-Experimente |
SS 2019 |
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Übung 6: Farbbildkanten (Vektorgradient und Näherungslösungen), VIP-Toolkit-Experimente, Prüfungsvorbereitung
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SS 2019 |
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3D-Bildverarbeitung: Erfassung und Verarbeitung von 3D-Daten
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Die Arbeitsmaterialien müssen in der Lehrveranstaltung ergänzt werden.
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Übung 1: Vereinbarungen zu Koordinatensystemen, Winkeln und Strecken, Physiologie der menschlichen Tiefenwahrnehmung, Horopter & Panum, Grenzen der Tiefenwahrnehmung
Beispiellösung
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SS 2019 |
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Übung 2: Projektive Räume und homogene Koordinaten, geometrische Transformationen Bonus-Hausaufgabe 5%
Beispiellösung
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SS 2019 |
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Übung 3: Tsai-Kameramodell für binokulare Anordungen / Constraints für Korrespondenzanalysen
Teillösung Aufgabe 2
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SS 2019 |
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Übung 4: Binokulare Anordungen, Korrespondenzanalyse, Bonus-Hausaufgabe 10%
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SS 2019 |
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Praxisübung 5 am 20.6. Exkursion: Systeme zur flächenhaften 3D-Erfassung und deren Anwendungen in der Qualitätssicherung am Fachgebiet Qualitätssicherung und industrielle Bildverarbeitung
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SS 2019 |
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Praxisübung 6 am 4.7. Exkursion: 3D-Datenerfassung zur Raumüberwachung mit aktiven und passiven Verfahren, Gewinnung von 3D-Daten mit Weißlicht-Interferometrie am ZBS e.V. Ilmenau
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SS 2019 |
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Vorlesungsskripte
Themenangebote für Hauptseminare, Bachelor-Studienarbeiten, Master-Arbeiten, wissenschaftliche Hilfstätigkeit auf dem Gebiet der Bild- und Signalverarbeitung am ZBS e.V. 