T848 – Profil: Echtzeitbildanalyse

Modul
Profil: Echtzeitbildanalyse
Real-Time Images Analysis
Modulnummer
T848
Version: 2
Fakultät
FDIT: Fakultät Digitale Transformation
Niveau
Bachelor
Dauer
1 Semester
Turnus
Sommersemester
Modulverantwortliche

Prof. Dr.-Ing. habil. Nataša Zivic
natasa.zivic@htwk-leipzig.de
Dozierende
Sprache(n)

Deutsch
in "Profil: Echtzeitbildanalyse"
ECTS-Leistungspunkte

5.00 ECTS-Punkte

Workload

125 Stunden

Lehrveranstaltungen

4.00 SWS (2.00 SWS Vorlesung | 2.00 SWS Übung)
Selbststudienzeit

65.00 Stunden

Prüfungsvorleistung(en)
Keine
Prüfungsleistung(en)

Prüfung Klausurarbeit
Modulprüfung | Prüfungsdauer: 90 Minuten | Wichtung: 80%
in "Profil: Echtzeitbildanalyse"

Prüfung Präsentation
Modulprüfung | Prüfungsdauer: 20 Minuten | Wichtung: 20%
in "Profil: Echtzeitbildanalyse"
Lehr- und Lernformen

Seminare und Praktika in den Präsenzphasen sowie virtuelle Lehrveranstaltungen mit tutorieller Begleitung in den betrieblichen Phasen
Medienform

Medientechnik der Lehrräume sowie E-Learning via OPAL
Lehrinhalte/Gliederung

1. Digitale Bildverarbeitung

  • Grundlagen: Elektromagentisches Strahulungsspektrum, Grundphasen der digitalen Bildverarbeitung, Komponenten des Bildverarbeitungssystems
  • Elemente der visuellen Warnehmung, Bilderfassung und -aufnahme, grundlegende mathematische Tools in der Bildverarbeitung
  • Arithmetische, Mengen-, logische und räumliche Operationen, Vektor- und Matrixoperationen zwischen Bildern, Bildtransformationen
  • Bildverarbeitungssystem und seine Komponenten, CCD- und CMOS-Bildsensoren
  • Bildverarbeitung im Raumbereich:
    • Intensitätsoperationen (lineare, logarithmische und Potenztransformationen, Bitebenen-Operationen, Histogramm)
    • Räumliche Filterung (Korrelation und Faltung, Bildglättung und -schärfung, Maskierung, Kanten- und Eckenerkennung)
  • Bildverarbeitung im Frequenzbereich:
    • DFT, Faltungstheorem, Tief- und Hochpassfilter (ideal, Butterworth, Gauss), Maskierung, homomorphe und selektive Filterung
  • Bildsegmentierung und Merkmalextraktion
  • Bildkompression
  • MATLAB Beispiele

2. Digitale Bildverarbeitung in Echtzeit

  • Konzepte und Strategien für Echtzeitbildverarbeitung
  • Hardware-Plattformen für Echtzeitbildverarbeitung
  • Software-Methoden für die Echtzeitbildverarbeitung
Qualifikationsziele

Die Echtzeit-Bildverarbeitung ist eine der zentralen Zukunftstechnologien, ohne die moderne multimediale Kommunikation und künstliche Intelligenz unvorstellbar sind. Die Studierenden lernen die Grundlagen und Verfahren der Bildanalyse und -verarbeitung kennen. Sie werden in die Lage versetzt, die unterschiedlichen Verfahren zu bewerten und je nach Anforderung die geeigneten Verfahren auszuwählen. Zusätzlich lernen sie Strategien und Hardware- und Software-Methoden zum Entwurf bildgebender Systeme in Echtzeit, ihre Komplexität zu beherrschen und Kompromisse zwischen Anforderungen und Ergebnissen zu finden. Mit dem gewonnenen Wissen haben sie die Basis, bestehende Bildverarbeitungsverfahren zu verstehen, zu verbessern und neue Algorithmen zu entwickeln.
Zulassungsvoraussetzung

Keine
Empfohlene Voraussetzungen

Informations- und Codierungstheorie, Programmierung, Projektorientierte
Einführung in die Softwareentwicklung
Literaturhinweise
  • Angelika Erhardt: „Einführung in die digitale Bildverarbeitung“, Vieweg-Teubner, 2008
  • Rafael C. Gonzales, Richard E. Woods: „Digital Image Processing“, Pearsson, 2018
  • Nasser Kehtatnavaz, Mark Gamadia: “ Real-Time Image and Video Pocessing”, Morgan & Claypool Publishers, 2006
  • Natasa Zivic: Robust Image Authentication in the Presence of Noise, Springer, 2015
Aktuelle Lehrressourcen

keine
Hinweise
Keine Angabe
Verwendbarkeit

Bachelorstudiengänge der Fakultät Digitale Transformation
Link zu Kurs/Lernressourcen im OPAL/Moodle/etc.
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