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Veröffentlicht von:Hariric Rehberg Geändert vor über 9 Jahren
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Bildverarbeitung Technische Universität Darmstadt
Prof. Dr.-Ing. Georgios Sakas Dipl.-Ing. Christoph Jung et al. 1
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Organisatorisches Vorlesung V2+Ü2 Semestralklausur
Vorlesung: Dienstag, 11:40–13:20, S3|05-073 Übung: Mittwoch, 14:25–16:05, S3|05-073 Semestralklausur Termin: voraussichtlich Juli :40 – 13:20 (→ Webseite + Mailingliste) Ort: S3| (vorläufig) schriftlich, keine Hilfsmittel 2
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Organisatorisches Vorlesungsfolien- und Videos Übung
→ Webseite Übung Webseite + Mailinglisten-Anmeldung → darmstadt.de/teaching/courses/ss11/bv/index.de.htm 3
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Übung Die Übungen dieser Vorlesung sind freiwillig, stellen jedoch einen wichtige Vorbereitung auf die Klausur dar. Wöchentlich Übungsblätter (Rechenaufgaben und MATLAB) Wichtig: Jeder Teilnehmer, der auch die Prüfung machen will, muss einmalig eine Übungsaufgabe in der Übung vorrechnen Die Zuordnung Aufgaben->Studenten wird nach der ersten Vorlesung zufällig gewählt. Übungsthemen jeweils 1 Woche nach Vorlesung auf Website. Die Übungsaufgaben sind klausurrelevant. Die Übungsblätter müssen nicht abgegeben werden. MATLAB kann in den Rechner-Pools des HRZ genutzt werden (u.a. Räume S1|02 030a und S1|03 016). Alternativen sind auch die kostenlosen MATLAB-ähnlichen Tools SciLab und Octave. 4
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Wo sind wir zu finden? Fraunhofer IGD
Cognitive Computing & Medical Imaging Fraunhoferstr. 5 64283 Darmstadt 5
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Wie sind wir zu erreichen?
Prof. Dr.-Ing. Georgios Sakas Raum: Fraunhoferstr. 5, Raum Telefon: (06151) Sprechstunde: nach Vereinbarung Dipl.-Ing. Christoph Jung Raum: IGD-Gebäude → Raum Telefon: (06151) Sprechstunde: in der Übung oder nach Vereinbarung 6
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Literatur Gonzalez, R.C., Woods, R.E., “Digital Image Processing”, , Addison-Wesley, ISBN Haberäcker, P., “Praxis der Digitalen Bildverarbeitung und Mustererkennung”, 1995, Hanser, ISBN Jähne, B., “Digitale Bildverarbeitung”, 6. Auflage, 2005, Springer, ISBN 7
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Gliederung I. Grundlagen der Bildverarbeitung
I.1. Bildwahrnehmung I.2. Digitale Bildrepräsentation I.3. Bildtransformation I.4. Farbmodelle II. Bildverbesserung und Bildrestoration II.1. Pixel Operationen II.2. Filterung 8
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Gliederung III. Bildanalyse IV. Ausgewählte Themen
III.1. Auflösungspyramiden III.2. Merkmalserkennung III.3. Segmentierung III.4. Morphologie IV. Ausgewählte Themen IV.1. Bild- und Videokompression IV.2. Tiefenbilder 9
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