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Computervision

Modulbezeichnung: Computervision
Studiengang: Praktische Informatik, Bachelor, ASPO 01.10.2011
Code: PIBWI83
SWS/Lehrform: 4V (4 Semesterwochenstunden)
ECTS-Punkte: 5
Studiensemester: 6
Pflichtfach: nein
Arbeitssprache:
Deutsch
Prüfungsart:
Projektarbeit
Zuordnung zum Curriculum:
KI692 Kommunikationsinformatik, Bachelor, ASPO 01.10.2011, 6. Semester, Wahlpflichtfach, technisch
KIB-CVIS Kommunikationsinformatik, Bachelor, ASPO 01.10.2017, 6. Semester, Wahlpflichtfach, technisch
MST.CVI Mechatronik/Sensortechnik, Bachelor, ASPO 01.10.2012, 6. Semester, Wahlpflichtfach, technisch
PIBWI83 Praktische Informatik, Bachelor, ASPO 01.10.2011, 6. Semester, Wahlpflichtfach, informatikspezifisch
PIB-CVIS Praktische Informatik, Bachelor, ASPO 01.10.2017, 6. Semester, Wahlpflichtfach, technisch
MST.CVI Mechatronik/Sensortechnik, Bachelor, ASPO 01.10.2011, 6. Semester, Wahlpflichtfach, technisch
Arbeitsaufwand:
Die Präsenzzeit dieses Moduls umfasst bei 15 Semesterwochen 60 Stunden. Der Gesamtumfang des Moduls beträgt bei 5 Creditpoints 150 Stunden. Daher stehen für die Vor- und Nachbereitung der Veranstaltung zusammen mit der Prüfungsvorbereitung 90 Stunden zur Verfügung.
Empfohlene Voraussetzungen (Module):
PIB125 Mathematik 1
PIB215 Mathematik 2
PIB315 Mathematik 3


[letzte Änderung 27.03.2013]
Als Vorkenntnis empfohlen für Module:
Modulverantwortung:
Prof. Dr. Barbara Grabowski
Dozent:
Prof. Dr. Barbara Grabowski
Dipl.-Math. Dimitri Ovrutskiy


[letzte Änderung 27.03.2013]
Labor:
Angewandte Mathematik, Statistik und eLearning (5306)
Lernziele:
Die Studierenden können bildverarbeitende Algorithmen, z.B. Entrauschen und Deblurring, erklären und anwenden. Sie kennen das Design von digitalen Filtern. Sie sind in der Lage, Bilder ohne Bildbearbeitungssoftware zu manipulieren.
 
Außerdem sind sie fähig, Methoden anzuwenden, die beweglichen Objekte in einem Film erkennen können, 3D-Informationen anhand der Bilder rekonstruieren können und 2D-Bilder qualitativ zu verbessern. Die Studierenden lernen, wie Roboter „sehen“.


[letzte Änderung 10.02.2009]
Inhalt:
* Digitalisierung analoger Bilder
* Bildtransformationen (u.A. Lineare Filter, Math. Morphologie, Diffusionsfilter, Wavelet Shrinkage, Deblurring)
* Farbwahrnehmung und Farbräume
* Bildaufbereitung
* Merkmalsextraktion (Kanten, Ecken; Linien und Kreise)
* Segmentierung
* Extraktion von 3D-Information
* Objekterkennung

[letzte Änderung 10.02.2009]
Lehrmethoden/Medien:
Die Vorlesung findet zu 100% im PC-Labor AMSEL "Angewandte Mathematik, Statistik und eLearning" statt. Es werden hier computergestützte praktische Fallbeispiele zu den vermittelten Algoroithmen durchgeführt.
  
Weiterhin wird das eLearning-System MathCoach (AMSEL-PC-Labor 5306) eingesetzt.


[letzte Änderung 16.04.2011]
Literatur:
R.C. Gonzalez, R.e. Woods: Digital Image Processing, Addison-Wesley, SE 2002
K.R. Castelman: Digital Image Procesing, Prentice Hall, 1996
R.Jain, R.Kasturi, B.G. Schunck: Machine Vision, McGraw, 1995
E.Trucco, A. Verri: Introductory Techniques for 3-D Computer Vision, Prentice Hall,1995
R.Klette, K.Schlüns, A.Koschan: Computer Vision:Three-Dimensional Data from Images, Springer, 1998


[letzte Änderung 25.01.2010]
Modul angeboten in Semester:
SS 2017, SS 2016, SS 2015, SS 2014, SS 2013, ...
[Sat Nov 25 08:36:39 CET 2017, CKEY=kca, BKEY=pi, CID=PIBWI83, LANGUAGE=de, DATE=25.11.2017]