Grundlagen der Bildverarbeitung und Mus­ter­er­ken­nung (Bildverarbeitung 1)

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Vorlesungsmaterialien


Die Vorlesungsmaterialien müssen in der Lehrveranstaltung vervollständigt werden.

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Literaturempfehlungen

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Kapitel 0:

Einführung (frei, ohne Passwort)
Wesen technischer Erkennungsprozesse auf bildhaften Daten
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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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Kapitel 1-2:

Bildrepräsentationen, Bildtransformationen, Orts-/Frequenz-Bildrepräsentationen

VIPPipe
VIP-Beispiel zur Er­zeu­gung von ver­scho­be­nen Har­mo­ni­schen mit be­stimm­ter Fre­quenz und Am­pli­tude
VIPPipe
VIP-Beispiel zur Er­zeu­gung von Ba­sis­bil­dern (Trans­for­ma­tions­ker­nen) der 2D-DFT
VIPPipe
VIP-Beispiel zu Ba­sis­bil­dern der 2D-DFT im Orts- und Fre­quenz­raum​​
VIPPipe
VIP-Beispiel zu Theo­remen der (D)FT
VIPPipe
VIP-Beispiel zur Nutzung glo­ba­ler Bild­merk­ma­le aus der DFT​​​
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Kapitel 1-3:

Systemtheoretische Grundlagen der Bilderfassung
(Grenzen der örtlichen Auflösung)

VIPPipe
VIP-Beispiel zu Test­bil­dern für die Ab­stim­mung von Ver­ar­bei­tungs­pipe­lines oder zur sys­tem­theo­re­ti­schen Be­wer­tung von Ope­ra­to­ren (Filtern)​​
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Kapitel 2:

Bild­vor­ver­ar­bei­tung, Geo­me­tri­sche Bildtrans­for­ma­tio­nen
(In­ter­po­la­tion und Re­sam­pling)

VIPPipe
VIP-Beispiel zu geo­me­tri­schen Bild­trans­for­ma­tio­nen und zum Re­sam­pling­pro­blem ​​​
VIPPipe
VIP-Beispiel zu geo­me­tri­schen Bild­trans­for­ma­tio­nen mit idealem Re­sam­pling (Inter­po­la­tion) ​​​
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Kapitel 3:

Grauwertbildstatistik

VIPPipe
VIP-Beispiel zur Aus­sage­kraft von His­to­gram­men und His­to­gramm­merk­ma­len​​​​
VIPPipe
VIP-Beispiel zur sta­tis­tischen Be­schrei­bung mit Co-Oc­cu­rence-Ma­tri­zen ​​​
VIPPipe
VIP-Beispiel zur sta­tis­tischen Beschreibung von Regionen mit NGLD-Ma­tri­zen ​​​
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Kapitel 4:

Punktoperationen
(Shading­ko­rrek­tur, Grau­wert­mani­pu­la­tionen)

VIPPipe
VIP-Beispiel zur bild­be­zo­genen Sha­ding­kor­rek­tur​
VIPPipe
VIP-Beispiel zu histo­gramm­ba­sier­ten ho­mo­ge­nen Punkt­ope­ra­tio­nen​
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Kapitel 5-1:

Lokale Operatoren 1
(Lokale lineare Ope­ra­to­ren, Li­ne­are An­sätze zur Bild­ver­bes­serung: Tief­pass­fil­ter)

VIPPipe
VIP-Bei­spiel zum Prin­zip der groß­räu­mi­gen Mitte­lung mit kas­ka­dier­ten Bi­no­mial­fil­tern​​
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Kapitel 5-2:

Lokale Operatoren 2
(Rang­ord­nungs­fil­ter, be­ding­te, ada­ptive Fil­ter, Ansätze zur ef­fi­zien­ten Fil­ter-Im­ple­men­tie­rung)

VIPPipe
VIP-Beispiel zu leistungs­fähi­gen adapti­ven Fil­ter­an­sätzen​
VIPPipe
VIP-Beispiel zum Prin­zip kom­bi­nier­ter Ave­raging-/Aus­wahl­fil­ter (al­pha-trim­med-Me­dian)​
VIPPipe
VIP-Beispiel zur Erzeugung einer Laplace-Pyramide​
VIPPipe
VIP-Beispiel zum Prin­zip der Wave­let-Ana­lyse
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Kapitel 6:

Morphologische Operationen auf Binär­bil­dern
(Basisoperatoren Di­la­ta­tion und Ero­sion, aus­ge­wählte kom­plexere mor­pho­lo­gische Ope­ra­tio­nen und Ope­ra­tions­ket­ten)

VIPPipe
VIP-Beispiele zu morphologischen Basisoperationen (Opening-Closing, Hit&Miss)​​
VIPPipe
VIP-Beispiel zu kom­plexe­ren mor­pho­lo­gi­schen Ope­ra­tio­nen (er­wei­ter­tes Hit&Miss und zykli­sches Ab­schmel­zen, Ske­let­tie­rung)​​
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Kapitel 7:

Luminanz­kanten
(lineare/nichtlineare Ope­ra­to­ren und Metho­den zur Kan­ten­pi­xel-De­tek­tion und Kan­ten­er­ken­nung, Can­ny-Kan­ten­de­tek­tor)

VIPPipe
VIP-Beispiel zum Prinzip des Canny-Kantendetektors​​
VIPPipe
VIP-Beispiel zu nicht­li­ne­a­ren An­sätzen zur Er­mitt­lung iko­ni­scher Kan­ten­merk­male (u.a. mor­pho­lo­gi­sche Kan­te)​
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Kapitel 8:

Segmentierung
(allgemeine Seg­men­tie­rungs­auf­gabe, Ver­fahren zur pixel-,re­gio­nen-, kan­ten­ba­sier­ten Seg­men­tie­rung: Pixel­klassi­fi­ka­tion, Region Gro­wing, Was­ser­schei­den­trans­for­ma­tion), Mo­dell­ba­sier­tes Seg­men­tie­ren (Hough-Trans­for­ma­tion), Aus­blick zu Merk­mal­ge­win­nung und Klas­si­fi­ka­tion

VIPPipe
VIP-Beispiel zum Prinzip des Canny-Kantendetektors​​
VIPPipe
VIP-Beispiel zu nicht­li­ne­a­ren An­sätzen zur Er­mitt­lung iko­ni­scher Kan­ten­merk­male (u.a. mor­pho­lo­gi­sche Kan­te)​
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Prüfungsschwerpunkte / -hinweise (Stand 01.12.2021)

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Übungsmaterialien


Die Arbeitsmaterialien müssen in der Lehrveranstaltung ergänzt werden.

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Lösungen zu Bonus-/Hausaufgaben sen­den Sie bit­te bis zum Ende der Vorlesungszeit per Mail. Zum Versand ver­packen Sie bitte alle Ma­teria­lien Ihrer Be­ar­bei­tung in ei­nem Ar­chiv mit Ihrem Na­men.

Übung 0:

Einführung VIP-Toolkit-Experimentiersoftware
(Material zur selbständigen Ein­ar­bei­tung in den Um­gang mit VIP-Tool­kit)

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Übung 1:

Vorstellung VIP-Toolkit-Experimentiersoftware und erste ein­fache Ex­pe­ri­men­te zu visuellen Sin­nes­täu­schun­gen, Klas­si­sches Ver­ar­bei­tungs­para­dig­ma, Pri­mä­re Wahr­neh­mung (op­ti­sche Strah­lung)

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Übung 2:

Elemente der Primärwahrnehmung: Ra­dio­me­tri­sche und photo­me­tri­sche Be­trach­tun­gen, tech­ni­sche Strahlungs­quel­len, Bild­re­prä­sen­ta­tio­nen: Fre­quenz­raum­dar­stel­lung von Bil­dern, VIP-Tool­kit-Ex­peri­ment zu Frequenzraumdarstellungen

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Übung 3:

Bild­reprä­sen­ta­tionen / System­theo­rie der BV: Frequenz­raum­dar­stel­lung, DFT-Theoreme und VIP-Tool­kit-Ex­peri­men­te zur DFT, Gren­zen der Orts­auf­lö­sung und 2D-Sys­tem­theo­rie, (Bo­nus)Haus­auf­gaben: Sys­tem­tech­ni­sche Auf­lö­sungs­limi­ts (3%) und Bild­funk­tion aus ver­scho­be­nem DFT-Ba­sis­bild (9%)

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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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(Bo­nus)Haus­auf­gabe:
Programmieren einer auto­ma­ti­schen Grau­wert­kor­rek­tur durch Histo­gramm­an­pas­sung (10%, VIP-Tool­kit oder Al­ter­na­tive)

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Übung 5:

Punktoperationen und lo­kale Ope­ra­to­ren 1: PO, histogramm­ba­sier­te Grauwert­mani­pu­la­tio­nen HPO's, Box-Fil­ter, VIP-Tool­kit-Ex­peri­men­te

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Übung 6:

Lo­kale Opera­to­ren 2 und Morphologische Operatoren: Im­ple­men­tie­rungs­as­pekte, Fil­ter­chara­kte­ri­sie­rung - ef­fek­ti­ve Fil­ter­göße, Mor­pho­lo­gi­sche Ero­sion, VIP-Tool­kit-Ex­peri­ment zum adap­ti­ven Ave­raging

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Übung 7:

Morphologische Operatoren (Hit&Miss-Ope­ra­tion), Kan­ten­opera­to­ren (Rich­tungs­ab­lei­tun­gen), VIP-Tool­kit-Ex­peri­men­te
und -An­wen­dun­gen, Fra­gen zur Prü­fungs­vor­be­rei­tung

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Übung 8:

Kan­ten­opera­to­ren, VIP-Tool­kit-Ex­peri­men­te zur mor­pho­lo­gi­schen Kan­te, Bild­seg­men­tie­rung (Zei­len­koinzi­denz­ver­fah­ren), Fra­gen zur Prü­fungs­vor­be­rei­tung

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