Grundlagen der Bildverarbeitung und Mus­ter­er­ken­nung (Bildverarbeitung 1)

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.

Vorlesungsmaterialien Wintersemester 2024/2025

Die Vorlesungsmaterialien müssen in der Lehrveranstaltung vervollständigt werden.

Bitte installieren Sie für die Lehrbeispiele das VIP-Tool­kit.

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

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 technischer Bildgebungen
Bildinformation vs. Bildauflösung, auflösungsbeschränkende Einflüsse während der Bildentstehung

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
Aufgaben der Bildvorverarbeitung, Anwendungen geometrischer Bildtransformationen, Bild-Re­sam­pling und -Interpolation

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
Bildstatistik 1. Ordnung, Histogramme und bildbeschreibende Histogrammmerkmale, Bildstatistik 2. Ordnung (CoOccurence-, NGLD-Matrizen) zur Texturbeschreibung

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
Arten und Charakter von Punktoperationen auf Bildern, Shading­- und NU-ko­rrek­tur, histogrammbasierte automatische 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 Ope­ra­to­ren, Li­ne­are An­sätze zur Bild­ver­bes­serung: Tief­pass­fil­ter zur Rauschunterdrückung

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

Lokale Operatoren 2
Nichtli­ne­are An­sätze zur Bild­ver­bes­serung: Rang­ord­nungs­fil­ter, be­ding­te, ada­ptive Fil­ter; Ansätze zur ef­fi­zien­ten Fil­terim­ple­men­tie­rung

VIPPipe
VIP-Beispiel zu leistungs­fähi­gen adapti­ven Fil­ter­an­sätzen nach dem Prinzip des lokalen Averaging​
VIPPipe
VIP-Beispiel zum Prin­zip kom­bi­nier­ter Ave­raging-/Aus­wahl­fil­ter (Extended Median)​
VIPPipe
VIP-Beispiel zum Prin­zip kom­bi­nier­ter Ave­raging-/Aus­wahl­fil­ter (al­pha-trim­med-Me­dian)​
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Kapitel 5-3:

Bildpyramiden und Wavelets
Charakter und Anwendungen von Orts-/Frequenz-Repräsentationen von Bildern

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
Spezifikation und Aufgaben morphoplogischer Bildoperatoren, 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 Ableitung von Kantenmerkmalen und zur Kantenpixel-Detektion und Kantenerkennung, Canny-Kantendetektor

VIPPipe
VIP-Beispiel zum Prinzip des Canny-Kantendetektors​​
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VIP-Beispiel zum Prinzip des Deriche-Kantendetektors (Detektor-Punktantwort-PSF)​​
VIPPipe
VIP-Beispiel zu nicht­li­ne­a­ren An­sätzen zur Er­mitt­lung iko­ni­scher Kan­ten­merk­male (u.a. mor­pho­lo­gi­sche Kan­te)​
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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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VIP-Beispiel zur Segmentierung durch Pixelklassifikation
VIPPipe
VIP-Beispiel zur Houghtransformation für Geraden- und Kreiskontursegmente​
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Übungsmaterialien Wintersemester 2024/2025

Die Arbeitsmaterialien müssen in der Lehrveranstaltung ergänzt werden.

Bitte installieren Sie für die Lehrbeispiele in der Übung das VIP-Tool­kit.

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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