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Digitale Bildverarbeitung II

(nur im Sommersemester)



Lehrinhalte

Die Vorlesung digitale Bildverarbeitung II umfasst die Darstellung von Mustererkennungs- und Lernverfahren für die Bildverarbeitung in der allgemeinen Automatisierung und Multimediatechnik. Im Seminar wird eine Reihe von Experimenten besprochen, welche den Einsatz in Robotiksystemen zeigen (z.B. Abstandsbestimmung zwischen Fahrzeugen, Subpixelvermessung zur Positionierung).

Veranstaltung

Vorlesung (2 SWS):

Inhalt:

  • Globale Operatoren
  • Morphologische Operatoren
  • Flächensegmentierung
    • Split and Merge
    • Energieminimierung
    • Grauwertflächen und Farbflächen
    • Beschreibung durch Patches und Wavelets
  • Klassifikation 1
    • Statistik (Bayes)
    • Merkmalsraum
    • Beschreibung der Klassifikationsgüte
    • lineare optimale Klassifikation
  • Klassifikation 2: neuronale Klassifikation
    • neuronale Netze
    • Aufbau eines Neurons
    • Netztopologie
    • Lernen und Klassifizieren
    • Backpropagation learning
  • Selbstelemente Systeme
    • Übersicht
    • Statistische Verfahren (Hauptkomponentenanalyse, Clusterung)
    • Art Map*
    • Kohounen Map
  • Bewegungsdetektion und Objektverfolgung*
    • Bewegungsvektorfeld und optischer Fuß
    • Apperturproblem
    • Lösungsansätze (Merkmalsbasierte Bewegungsschätzung, Schätzung dichter Bewegungsvektorfelder)
  • 3-D Vermessungen und Segmentierung*
  • Texturerkennung*
  • Bildcodierung*
    • Transformationscodierung
    • Inhaltsverschleierung (Kryptograpie)
    • Vektorquantisierung, adaptive Vektorquantisierung
  • Komponenten für praktische Bildverarbeitung
    • Hardware: Framegrabber, Bildspeicher, Bussysteme, Spezialhardware
    • Softwareprodukte: BV-Frameworks, Bibliotheken
    • Komplettes Bildverarbeitungssystem
  • Auslegungsüberlegungen bei der Automatisierung mittels Bildverarbeitung
  • Beispiele realisierter Systeme aus Industrie und Forschung

* nicht jedes Semester

Vorlesungsunterlagen

Seminar (1 SWS):

Das Seminar findet zweiwöchentlich statt (Zeit und Raum siehe Aushang). Es dient der Vertiefung des Vorlesungsstoffes durch praktische Übungen. Folgendes Thema wird behandelt:

  • Klassifikation einfacher Objekte in Videobildern

Diese Veranstaltung findet 14-tägig zweistündig in Raum H-A 4104 statt!

Praktikum (2 SWS):

  • Das Praktikum Digitale Bildverarbeitung wird als Blockveranstaltung angeboten. Es werden praktische Aufgaben aus den Themenbereichen der Vorlesungen DBV-I und DBV-II bearbeitet. Interessenten melden sich bitte bei Klaus Müller!
  • Lernziele

    Inhaltliche Lernziele / Faktenwissen: Kenntnis der Vorgehensweise und Anwendnung von high level Bildverarbeitung, Klassifikations- und Lernverfahren.