Bild- und Videoverarbeitung
Dieses Modul besteht aus einer Lehrveranstaltung.
Prüfungsordnung: MI-BA-2017
Studienorganisation
Studiensemester: 4
Turnus: Sommersemester, jährlich
Schwerpunkt: Studienschwerpunkt Medien-Programmierung
Modultyp: Pflichtveranstaltung Studienschwerpunkt Medienprogrammierung
Lehrform: Vorlesung/Labor
Sprache: Deutsch
Kompetenzen/Lernziele
Die Veranstaltung führt die mathematischen Grundlagen (Kernel-Operationen, Diskrete Cosinus Transformation) zur Analyse und Manipulation mehrdimensionaler Signale (Bild und Video) ein, stellt Algorithmen zur Manipulation von Signalen (z.B. Kantenfilter, Schärfungs- und Weichzeichnungsoperationen) und zur Merkmalsextraktion vor und setzt direkt diese im Programm Matlab um. Anhand mehrdimensionaler Merkmalsvektoren werden Verfahren zur Klassifikation, Segmentierung und Objektidentifikation vorgestellt. Zudem werden Verfahren zur effizienten Speicherung von Bild- und Videodaten sowie verlustfreie und verlustbehaftete Kompressions-formate vorgestellt. Die Veranstaltung nutzt die in den Veranstaltungen Strukturierte Programmierung, GUIProgrammierung und Algorithmen und Datenstrukturen erworbenen Programmier- Kompetenzen und legt die mathematischen und konzeptuellen Grundlagen der Signalverarbeitung von und der Mustererkennung in Medieninhalten. Grundlegende Konzepte und Methoden der Signalverarbeitung werden anhand der Analyse von Bild- und Videoverarbeitung vorgestellt und praktisch eingeübt.
Inhalte
Grundlagen
Einführung in die Bild-/Videoverarbeitung, Einführung in die Matlab Image Processing Toolbox, Abbildung und Koordinatentransformationen
Image Enhancement
Punktoperationen, Mittelung, Schärfen/Kanten
Kompressionsverfahren für Einzelbilder
Einführung Diskrete Cosinus Transformation, JPEG
Kompressionsverfahren für Video
Bewegungsschätzung, MPEG 1/2, MPEG-4, H.263, H.264
Objektidentifikation
Segmentierung, Formanalyse, Objektklassifizierung
Aspekte der 3D Bildverarbeitung
Implementationsaspekte
Streaming-/Dateiformate im Bereich Einzelbild und Video, Zugriff auf Bild-/Videodaten in aktuellen APIs
Im Labor werden Übungen und Versuche passend zu den Themen der Vorlesung (z.B. Entwicklung Barcode-Leser, Erkennung Verkehrsschilder, Video-Überwachungssystem…) behandelt.
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Arbeitsaufwand
4 SWS, 5,0 Creditpoints (CP)
60 h Präsenzstudium, 90 h Eigenstudium
Prüfung
Art der Prüfung: Prüfungsleistung
Prüfungsform: SP(MP, HA, AP(1,5))
Software-Entwicklung im Team
Labor zur Anerkennung des Moduls nötig:
Literatur
- Gonzalez, R.C.; Woods, R.E.: Digital Image Processing. Upper Sandle River 2008.
- Gonzalez, R.C.; Woods, R.E.; Eddins: Dig. Image Proc. using Matlab. Upper Sandle River 2004.
- Jähne, B.: Digitale Bildverarbeitung. Springer Verlag, Berlin 2010.
- Strutz, T.: Bilddatenkompression. Vieweg Verlag, Wiesbaden 2009.
Voraussetzungen
Voraussetzungen lt. Prüfungs- und Studienordnung
Orientierungsprüfung
Verantwortliche Dozenten
Modulverantwortliche(r): Prof. Dr. Tim Aschmoneit
Dozent(in): Prof. Dr. Tim Aschmoneit