WPF Bildverarbeitung und Algorithmen

Lehrveranstaltung von Prof. Dr. Wolfgang Konen                                                   WS2008
E-mail:                                                         
Campus: Raum 3.230, Tel. -6275.

 

Informationen zum Kurs

Organisatorische Hinweise

Die Veranstaltung besteht aus Dozentenvorträgen sowie Seminar-/Projekt-/Lehr-Einheiten der Teilnehmer. Themen werden in der 1. Veranstaltung besprochen, eigene Themenideen sind nach Absprache mit mir möglich (bitte per E-Mail an mich).

Die Seminar-/Projekteinheiten bestehen aus (a) Vortrag und (b) Ausarbeitung zum Vortrag, die zum Vortrag fertig sein muss und (b1) in Papierform mitgebracht wird (einmal für mich) und (b2) elektronisch hinterlegt wird (ILIAS-Server). Dies ist eine wichtige Voraussetzung.

1. Termin: Do., 16.10.2008, 14:15, Raum 2.108

Anmeldung zum WPF: bitte online über http://oras1.gm.fh-koeln.de:8000/WPF-Anmeldung, falls das nicht geht per E-Mail an mich, bei über 20 Teilnehmern entscheidet das Datum der Anmeldung.

Zielsetzung

Die Bildverarbeitung (BV) ist ein rasant wachsendes Fachgebiet an der Schnittstelle zwischen Informatik, Elektrotechnik, Mathematik und Neuro- und Kognitionswissenschaften. Entsprechend breit gefächert sind die Einsatzgebiete: Die Bildverarbeitung ist eine Schlüsseltechnologie für Industrieautomation, Medizintechnik, Dokumentenverarbeitung, Medien- und Kommunikationstechnik, Fernerkundung, Sicherheitstechnik u.v.a.m.

Der Kurs Bildverarbeitung und Algorithmen will eine praxisorientierte Einführung in die BV liefern für Studenten aller Informatik-Studiengänge.

Wie es sich für Informatiker gehört, wird ein Schwerpunkt dabei auf den Algorithmen liegen, mit denen Aufgaben der Bildverarbeitung gelöst werden.

Wir wollen dies aber so wenig trocken wie möglich machen und deshalb unser Wissen in praktischen Übungen / Projekten direkt an Realweltdaten erproben. Hierzu gehören auch eigene Aufnahmen von Bildern/Bildsequenzen (z.B. mit Kameras des Labors für Mathematik und Bildverarbeitung). Dabei werden wir gleich eine Eigentümlichkeit der Algorithmen in der Bildverarbeitung kennenlernen: Die Daten enthalten fast immer zu einem gewissen Teil Rauschen oder Störungen, und Algorithmen, die in der Theorie gut aussehen mögen, können in der Praxis oft schwere Probleme aufweisen. Aber genau über diese Probleme gewinnt man Kompetenz in Bildverarbeitung und Erfahrung in der Einschätzung von Bildmaterial.

 

 

 Zielgruppe

Der Kurs wendet sich an alle, die etwas über die Methoden der Bildverarbeitung erfahren wollen. Besonders relevant für Studierende der Studiengänge Allgemeine Informatik (AI), Technische Informatik (TI) und Medieninformatik (MI), die ein Verständnis der zugrundeliegenden Algorithmen bis hin zu geometrischen Aspekten (3D) aufbauen möchten.

Voraussetzungen

Gute Mathematikkenntnisse. Für ein tiefergehendes Verständnis der mathematischen Zusammenhänge sind grundlegende Kenntnisse über lineare Algebra hilfreich. Keine Vorkenntnisse Bildverarbeitung notwendig.

Grundkenntnisse in Java, wir werden im Kurs das Java-Bildverarbeitungs-Tool ImageJ verwenden, wozu im Kurs eine kurze Einführung geboten wird.

Optional: Grundkenntnisse in MATLAB.
 

Ausbildungsziele

·         Verständnis der grundlegenden Konzepte BV (s. Lerninhalte)

·         Überblick zu Toolboxen und Programmen der BV

·         Kompetenz im Umgang mit ImageJ (oder MATLAB Image Processing Toolbox) als einem Standardwerkzeug zur Bildverarbeitung

·         Die Studierenden sind in der Lage, komplexe Operationen der Bildverarbeitung anzuwenden sowie eigene Erweiterungen zu BV-Algorithmen zu entwickeln

 

Lerninhalte

(V: Vorlesung, Ü: Übung, S: Seminar, P: Projektarbeit, Änderungen möglich)

V

Einführung Bildverarbeitung

V

Visuelle Wahrnehmung, Bildentstehung, Erzeugung digitaler Bilder

V / Ü

Einführung ImageJ

V

Binärbildverarbeitung

Ü

·         Binär-Features (I + II),

·         Component Labeling

V / Ü

Morphologische Operatoren + Segmentierung

V

2D-Filterung (Fourier, Gauss, Band, Notch, Kantenfilter)

Ü

·         Bildrestauration (JetFilter.m),

·         Gesichtsbild verkleinern

V

Bildverbesserung: Histogramme, Median, Differenz, Unsharp Masking

V

Geometrische Transformation, Warping

S/P

Panoramic View aus Einzelbildern

S/P

Linien- und Kreisdetektion: Hough-Transformation

S/P

Farbdetektion

S/P

Tracking, Analyse von Bildsequenzen

S/P

Segmentierung

V

Image Retrieval, adaptive Farbhistogramme

Ergänzende Themen

V

Objekterkennung und Klassifikation

V

Mustererkennung

S/P

Gesichtserkennung (Elastic Graphs)

V

3D-Bildverarbeitung, Stereo, Anwendungsbeispiel
Medizintechnik

S/P

Einführung MATLAB Image Processing Toolbox

Die Veranstaltung umfasst

Umfang / Teilnehmerbegrenzung

4 SWS / max. 20 Studenten

Medien

Overhead-Projektor. Wandtafel. Demonstrationsrechner. Rechnerarbeitsplätze für die Teilnehmer. Programme: ImageJ, evtl. auch MATLAB. 

Kommentiertes Literaturverzeichnis

Aufgaben                                                      Themen im Detail

 

Quellen: Viele Beiträge in den PPT-Materialien basieren in wesentlicher Form auf Unterlagen, die Prof. Dr. Thomas Zielke von der FH Düsseldorf freundlicherweise zur Verfügung stellte, wofür ich mich an dieser Stelle herzlich bedanke.

© Wolfgang Konen, 14.10.2008