Diese Veranstaltung wird im Wintersemester an der TU Ilmenau angeboten. Bitte verwenden Sie zum Download der Lehrmaterialien und der VIP-Toolkit-Lehrbeispiele die in der Vorlesung mitgeteilten Zugangsdaten.
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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:Einführungsvorlesung (freier Zugriff)
Wesen technischer Erkennungsprozesse auf bildhaften Daten
Besonderheiten der technischen Mustererkennung, Bildverarbeitungsparadigmen |
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Kapitel 1-1:Primärwahrnehmung der Bildverarbeitung
Informationträger der optischen Bildgebung, Begriffe der
Radiometrie und Bildsensoren-Photometrie
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Kapitel 1-2:Bildrepräsentationen
Integrale Bildtransformationen, 2D-Fouriertransformation und Anwendungen der FT in der Bildverarbeitung |
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Kapitel 1-3:Systemtheoretische Grundlagen technischer Bildgebungen
Bildinformation vs. Bildauflösung, auflösungsbeschränkende Einflüsse während der Bildentstehung
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Kapitel 2:Bildvorverarbeitung, Geometrische Bildtransformationen
Aufgaben der Bildvorverarbeitung, Anwendungen geometrischer Bildtransformationen, Bild-Resampling und -Interpolation
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Kapitel 3:Grauwertbildstatistik
Bildstatistik 1. Ordnung, Histogramme und bildbeschreibende Histogrammmerkmale, Bildstatistik 2. Ordnung (CoOccurence-, NGLD-Matrizen) zur Texturbeschreibung |
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Kapitel 4:Punktoperationen
Arten und Charakter von Punktoperationen auf Bildern, Shading- und NU-korrektur, histogrammbasierte automatische Grauwertmanipulationen
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Kapitel 5-1:Lokale Operatoren 1
Lokale Operatoren, Lineare Ansätze zur Bildverbesserung: Tiefpassfilter zur Rauschunterdrückung
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Kapitel 5-2:Lokale Operatoren 2
Nichtlineare Ansätze zur Bildverbesserung: Rangordnungsfilter, bedingte, adaptive Filter; Ansätze zur effizienten Filterimplementierung |
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Kapitel 5-3:Bildpyramiden und Wavelets
Charakter und Anwendungen von Orts-/Frequenz-Repräsentationen von Bildern
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Kapitel 6:Morphologische Operationen auf Binärbildern
Spezifikation und Aufgaben morphoplogischer Bildoperatoren, Basisoperatoren Dilatation und Erosion, ausgewählte komplexere morphologische Operationen und Operationsketten |
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Kapitel 7:Luminanzkanten
lineare/nichtlineare Operatoren und Methoden zur Ableitung von Kantenmerkmalen und zur Kantenpixel-Detektion und Kantenerkennung, Canny-Kantendetektor |
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Kapitel 8:Bildsegmentierung & Ausblick auf höhere Bildanalyse
allgemeine Segmentierungsaufgabe, Verfahren zur pixel-,regionen-, kantenbasierten Segmentierung: Pixelklassifikation, Region Growing, Wasserscheidentransformation) Modellbasierte Beschreibung von Kontursegmenten (Hough-Transformation) Ausblick zu weiterer Merkmalgewinnung und Bedeutungsklassifikation
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Die Arbeitsmaterialien müssen in der Lehrveranstaltung ergänzt werden. Bitte installieren Sie für die Lehrbeispiele in der Übung das VIP-Toolkit. |
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Übung 0:Einführung VIP-Toolkit-Experimentiersoftware
(Material zum selbständigen Lernen von Grundfunktionen des
VIP-Toolkit)
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Übung 1:Vorstellung VIP-Toolkit-Experimentiersoftware und erste einfache Experimente
zu visuellen Sinnestäuschungen, Bildverarbeitungslösungen im klassischen Verarbeitungsparadigma
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Übung 2:Elemente der Primärwahrnehmung, Bildrepräsentationen: Informationsträger optische Strahlung, Radiometrische und photometrische
Betrachtungen, technische Strahlungsquellen,
Frequenzraumdarstellung von Bildern, VIP-Toolkit-Experiment zu Frequenzraumdarstellungen "Wellenzugbild auf Frequenzpaarungen"
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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,
Hausaufgaben 1 und 2 mit Klausurbonus: verschobene Bildfunktion aus DFT-Basisbildern und Abschätzung systemtechnischer Auflösungslimits |
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Übung 4:Geometrische Bildtransformationen und Bildstatistik: Umsetzungen von geom. Transformationen (VIP-Toolkit-Experiment), lineare Interpolation & Resampling, Bildhistogramme (VIP-Toolkit-Experiment zu Bildstatistik)
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Hausaufgabe 3 mit Klausurbonus:
Programmieren eines Verfahrens der klassischen Bildverarbeitung (VIP-Toolkit oder Alternative)
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Übung 5:Punktoperationen und lokale Operatoren 1: PO, histogrammbasierte Kontrastmanipulationen (HPO's), Lokale Operatoren zur Bildverbesserung, VIP-Toolkit-Experimente
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Übung 6:Lokale Operatoren 2 und morphologische Basisoperationen: Effiziente Filterimplementierung und Filtercharakterisierung (effektive Filtergöße, OTF, MTF) am Beispiel Binomialfilter, adaptives Averaging, Morphologische Basisoperationen, VIP-Toolkit-Experimente
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Übung 7:Morphologische Operatoren (Hit&Miss-Operation), Kantenoperatoren 1 (Sobel-Operator), Besondere Eigenschaften des Box-Operators, VIP-Toolkit-Experimente und -Anwendungen
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