Computer Graphics
TU Braunschweig

Digitale Bildverarbeitung WS'20/21
Vorlesung mit Übung

Prof. Dr.-Ing. Martin Eisemann

Hörerkreis: Master
Kontakt: eisemann@cg.tu-bs.de

Modul: INF-ROB-27
Vst.Nr.: INF-ROB-009, INF-ROB-031

 

Beschreibung

In der Vorlesung werden die Grundlagen der Bildverarbeitung behandelt, die in verschiedensten Anwendungsgebieten Anwendung finden: Visuelle Qualitätssicherung in der Industrie, Künstliche Intelligenz, (Semi-)automatische Werkzeuge für Designer und Künstler, VFX, usw. Die erarbeiteten Inhalte bilden die Basis für tiefergehenden Themen im Bereich des Rechnersehens oder Computer Vision, welches sich mit der Gewinnung von Informationen aus digitalen Bilddaten beschäftigt.

Digitale Bildverarbeitung beschreibt dabei zumeist die ersten Schritte der Informationsgewinnung, wie Bilderfassung und -repräsentation, Anwendung von Methoden aus der Signalverarbeitung, Bildverbesserung, Bildsegmentierung oder Merkmalsberechnung.

Bedingt durch die Corona-Restriktionen muss die Veranstaltung bis auf weiteres leider online stattfinden. Jede Woche werden die Folien und das entsprechende Material auf diese Webseite hochgeladen.

Bleiben Sie gesund!

 

Inhalt

Die Inhalte werden noch bis Beginn der Vorlesung angepasst

  • Bilderfassung, Repräsentation und Farbräume
  • Bildwahrnehmung
  • Lineare und nicht-lineare Filter und Frequenzanalyse
  • Histogramme und Punktoperationen
  • Geometrische Operationen
  • Kantenerkennung
  • Thresholding
  • Segmentierung
  • Morphologische Operatoren
  • Bildkompression
  • Moderne Bildoperatoren (Image Blending, Inpainting, Image Retargeting, etc.)

 

Ort und Zeit

Dienstag, 13:15–14:45 Uhr / Raum IZ 160 Online (Virtueller Vorlesungsraum wird hier noch verlinkt, Vorlesungsvideos werden weiter unten bereitgestellt)
Wöchentlich, beginnend am 20.10.2020

Donnerstags, 09:45–11:15 Uhr / Raum IZ G40 Online (Virtueller Übungsraum wird hier noch verlinkt)
Wöchentlich, beginnend am 29.10.2020

tba

 

Vorlesungen

Die Vorlesungsfolien werden im Verlauf des Semsters hier passwortgeschützt zur Verfügung gestellt. Das Passwort wird in der VL bekannt gegeben und kann notfalls beim Betreuer erfragt werden.

22.04.2020

IntroductionPDF und Video werden hier noch verlinkt

 

Übungen

Die Übungsaufgaben werden jeweils Donnerstags online gestellt und am darauffolgenden Donnerstag in der Übungsstunde besprochen.

Die theoretischen Aufgaben eines jeden Übungsblattes sollten in Gruppen von zwei bis drei Personen angefertigt werden und können in der Übungsstunde abgeglichen werden.

Die praktischen Aufgaben müssen in der Übungsstunde vorgeführt werden. Arbeitsgruppen von bis zu drei Leuten werden empfohlen, es sollte jeder in der Gruppe selbstständig eventuelle Fragen zu den Aufgaben und dem Code beantworten können.

Die Frameworks und Lösungen wurden auf den Rechnern im CIP Pool unter Linux getestet. Leider können wir keine direkte Unterstützung für andere Systeme garantieren. Für die Anfertigung der praktischen Aufgaben ist ein Computer mit Linux, MacOS oder Windows erforderlich. Bei Problemen meldet euch per Email an eisemann@cg.tu-bs.de.

Referenzlösungen zu den Aufgaben werden im Anschluss an die Übungen bereitgestellt.

Abgabe / Präsentation am:

Infos [Übungsblatt]

Übung 1 wird noch verlinkt

 

Prüfung

Prüfungszeitraum siehe oben unter Ort und Zeit.
Eventuelle Änderungen werden in der Vorlesung und auf dieser Webseite rechtzeitig bekanntgegeben.

  • Prüfungsform: schriftliche Prüfung Erstellen eines Multi-View Analyse und Verarbeitungs-Tools
    • (§9 Abs.1 (Punkt 6) und Abs. 8 der APO)
    • Implementierung von Analyse oder Verarbeitungswerkzeugen zur Editierung von Multi-View Aufnahmen
    • Bearbeitung in Teams bis zu 3 Personen möglich
    • Abgabe umfasst lauffähigen Code und eine kurze schriftliche Dokumentation mit expliziter Angabe, wer welche Features implementiert hat.
  • Scheinerwerb durch Bestehen der Prüfung (mind. 50% der Punkte)
  • Voraussetzung zum Modulabschluss: im WiSe 20/21 gibt es noch keine Voraussetzung, ab WiSe 21/22 mindestens 50% der Punkte aus den Übungen erreicht.
  • Prüfungsteilnahme auch bei Vertiefung empfehlenswert!
  • Bachelor und Master Studenten müssen sich beim Prüfungsamt anmelden! 

Anforderungen

  • Programmierkenntnisse, vorzugsweise in C/C++ oder Python

Literatur

  • Richard J. Radke: Computer Vision for Visual Effects,
  • Bernd Jähne: Digitale Bildverarbeitung, Springer Verlag
  • Richard Szeliski: Computer Vision: Algorithms and Applications, Springer Verlag
  • R. C. Gonzales and R. E. Woods: Digital Image Processing. Prentice-Hall
  • D. Forsyth and J. Ponce: Computer Vision: A Modern Approach. Prentice Hall