Computer Graphics
TU Braunschweig

Digitale Bildverarbeitung WS'21/22
Vorlesung mit Übung

Prof. Dr.-Ing. Martin Eisemann

Hörerkreis: Master
Kontakt: dbv@cg.cs.tu-bs.de

Modul: INF-ROB-27
Vst.Nr.: 4215009, 4215031

 

Aktuelles

Projektpräsentationen

Hier werden die Termine für die Projektpräsentationen zu gegebener Zeit bekannt gegeben.

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 wird die Veranstaltung bis auf weiteres leider online stattfinden. Jede Woche werden die Folien und das entsprechende Material auf diese Webseite hochgeladen.

Dementsprechend wurde auch die Prüfungsform geändert. Bitte beachten Sie dazu den Projektleitfaden (Link kommt nocht)!

Bleiben Sie gesund!

Anmeldung

Bitte nutzen Sie unser neues Online-Teilnahmeformular. Dieses finden Sie direkt auf unserer Webseite, unter Teaching > Course Enrollment.

Die Anmeldung für die Prüfung erfolgt über das Prüfungsamt

Zusätzlich muss das Exposé aus dem Projektleitfaden  rechtzeitig eingereicht sein (Deadline siehe Projektleitfaden)

Inhalt

Voraussichtliche Inhalte:

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

 

Ort und Zeit

LIVE, Dienstags, 13:15–14:45 Uhr / Raum IZ 160 Online (Zugang unter https://webconf.tu-bs.de/mar-uf3-wqy , Lernvideos bitte VOR der Veranstaltung anschauen, diese werden weiter unten wöchentlich bereitgestellt)
Wöchentlich, beginnend am 02.11..2020

LIVE, Donnerstags, 09:45–11:15 Uhr / Raum IZ G40 Online (Zugang unter https://webconf.tu-bs.de/mar-uf3-wqy , Übungsblätter VOR der Veranstaltung bearbeiten, diese werden weiter unten in der Regel donnerstags bereitgestellt)
Wöchentlich, beginnend am 04.11.2020

wird noch bekanntgegeben, bitte beachten Sie den Projektleitfaden

 

Detaillierter Zeitplan und Downloads

Vorlesungen

Die Vorlesung wird als Inverted Classroom durchgeführt, d.h. Sie müssen sich vorab das bereitgestellte Video/Material anschauen und die Vorlesungszeit kann für Fragen und vertiefende Thematiken genutzt werden.

Das Material für die jeweils nächste Veranstaltung, sowie die Vorlesungsfolien, werden in der Regel eine Woche vorher hier auf dieser Webseite zur Verfügung gestellt.

Das Passwort wird in der VL bekannt gegeben und kann notfalls unter dbv@cg.cs.tu-bs.de erfragt werden.

Übungen

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

Die praktischen Aufgaben werden in der Übungsstunde vorgeführt und können mit der eigenen Lösung verglichen werden. Arbeitsgruppen von bis zu drei Leuten werden empfohlen.

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 melden Sie sich bitte per Email an dbv@cg.cs.tu-bs.de.

Prüfung

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

  • Prüfungsform: schriftliche Prüfung Erstellung und Dokumentation von Rechnerprogrammen
    • (§9 Abs.1 (Punkt 6) und Abs. 8 der APO)
    • Implementierung von Analyse- und/oder Verarbeitungswerkzeugen zur Editierung/Verarbeitung von Multi-Image Aufnahmen
    • Bearbeitung in Teams von 3-4 Personen möglich
  • Scheinerwerb durch Bestehen der Prüfung (mind. 50% der Punkte)
  • Voraussetzung zum Modulabschluss: im WiSe 21/22 gibt es noch keine Voraussetzung, ab WiSe 22/23 mindestens 50% der Punkte aus den Übungen erreicht.
  • Prüfungsteilnahme auch bei Vertiefung empfehlenswert!
  • Bachelor und Master Studenten müssen sich beim Prüfungsamt anmelden! 
  • Nicht beim Prüfungsamt angemeldete Studierende bekommen keine Note auf ihr eingereichtes Projekt, das Projekt darf auch nicht wiedereingereicht werden.
  • Teamsuchende melden sich bitte bis spätestens 01. Dezember unter dbv@cg.cs.tu-bs.de
  • Abgabe des Exposés (siehe Projektleitfaden) 

Beachten Sie den Projektleitfaden für detaillierte Informationen.

Anforderungen

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

Literatur

  • R. C. Gonzales and R. E. Woods: Digital Image Processing. Prentice-Hall
  • Nischwitz et al.: Bildverarbeitung, Springer Verlag
  • Bernd Jähne: Digitale Bildverarbeitung, Springer Verlag