Bildverarbeitung

Studiengänge mit diesem Modul

Informatik - Medieninformatik (B.Sc.)
Informatik - Technische Informatik (B.Sc.)
Elektrotechnik (B.Sc.)
Elektrotechnik im Praxisverbund (B.Sc.)
Lehramt an berufsbildenden Schulen - Teilstudiengang Informationstechnik (M.Ed.)

Kurzbeschreibung: Das Modul Bildverarbeitung führt zunächst in die Repräsentation von Bilddaten ein. Weiter werden unterschiedliche Arten der Bilddarstellung erläutert. Es wird das Vorgehen zur Verbesserung und Filterung von Bilddaten aufgezeigt. Schließlich wird die Extraktion symbolischer Information aus den pixelorientierten Bilddaten behandelt.

Lehrinhalte: 1 Einleitung
2 Bildrepräsentation und -speicherung
3 Transformationen
4 Bildverbesserung im Ortsbereich
5 Lineare Bildfilterung
6 Morphologische Bildfilterung
7 Merkmalsextraktion und Klassifikation
8 Ausgewählte Themen der Bildverarbeitung

Lernergebnisse / Kompetenzziele: Wissensverbreiterung
Die Studierenden, die dieses Modul erfolgreich studiert haben, haben ein Grundwissen über die Repräsentation von Bilddaten, kennen die Vorgehensweise zur Extraktion von Information und kennen grundlegende Algorithmen der Bildverarbeitung.
Wissensvertiefung
Die Studierenden kennen die Schritte der Bildverarbeitung von der Pixeldarstellung bis zur Extraktion von Wissen aus Bildern anhand ausgewählter Algorithmen.
Können - instrumentale Kompetenz
Die Studierenden sind in der Lage, einfache Algorithmen der Bildverarbeitung in Programme umzusetzen und miteinander zu kombinieren. Damit können sie einfache Aufgaben der Bildverarbeitung praktisch lösen.
Können - kommunikative Kompetenz
Die Studierenden können Probleme der Bildverarbeitung analysieren, den Lösungsweg aufzeigen und den Aufwand zur Lösung grob abschätzen.
Können - systemische Kompetenz
Die Studierenden besitzen einen elementaren Überblick über Verfahren und Vorgehensweisen der Bildverarbeitung. Sie sind in der Lage, diese in einen übergeordneten Systemkontext einzubinden.

Lehrende

Lehr-/Lernkonzept

Workload Dozentengebunden
Std. Workload	Lehrtyp
45	Vorlesungen
15	Labore
Workload Dozentenungebunden
Std. Workload	Lehrtyp
20	Veranstaltungsvor-/-nachbereitung
20	Literaturstudium
28	Prüfungsvorbereitung
20	Vorbereitung Labore
2	Prüfungen

Literatur: W. Burger und M. J. Burge: Digitale Bildverarbeitung - Eine Einführung mit Java und ImageJ. 3. Auflage, Springer-Verlag, 2015.R. C. Gonzalez, R. E. Woods: Digital Image Processing. Pearson International, 2008.B. Jähne: Digitale Bildverarbeitung. Springer, 2005.Pierre Soille: Morphological Image Analysis - Principles and Applications. Second Edition. Springer, 2004.R. Klette, P. Zamperoni: Handbook of Image Processing Operators. John Wiley & Son Ltd, 1996.P. A. Henning: Taschenbuch Multimedia. Fachbuchverlag Leipzig, 2001.

Prüfungsleistung