Infoseite zum Vorlesung IP1: Image Processing (Bildverarbeitung) im WiSe 2015/16 (Mo. 10-12h & Do. 12-14h)
Diese Vorlesung bietet die Grundlage für eine Vertiefung im Bereich ''Bildverarbeitung''. Sie richtet sich an Masterstudenten, die Interesse an dem spannenden Themengebiet der Bildverarbeitung und Szenenanalyse haben und bietet einen idealen Ausgangspunkt für die IP2-Veranstaltungen im darauf folgenden Semester.
Diese Vorlesung ist für den Internationalen Masterstudiengang zugelassen, weshalb die Vorlesungssprache dieser Veranstaltung Englisch ist. Prüfungen können allerdings auch in Deutsch erfolgen
Das Vorgehen dieser Veranstaltung besteht aus einer Vorlesung mit integrierten Übungen
Themen
-
Bildverarbeitung für Multimedia-Anwendungen (ca. 4 Wochen):
- Einführung
- Digitalbilder und ihre Eigenschaften
- Datenstrukturen für Bildverarbeitung
- Bildvorverarbeitung
- Bilddatenkompression
-
Bildanalyse (ca. 6 Wochen):
- Segmentierung
- Kantenbasierte Segmentierung
- Formbeschreibung
- Mathematische Morphologie
- Texturanalyse
- Bewegungsanalyse
-
Sehen und Handeln (ca. 3 Wochen):
- 3D Bildanalyse
- Objekterkennung
- Szenenanalyse
- Wissensbasierte Szeneninterpretation
Vorlesungsfolien
Die Vorlesungsfolien sind auf Englisch werden jeden Montag und Donnerstag vor der Vorlesung auf dieser Homepage zur Verfügung gestellt.
- Mo 12.10.2015: Introduction
- Th 15.10.2015: Python Introduction
- Mo 19.10.2015: Image Understanding and Image Formation
- Th 22.10.2015: Discussion of exercise 1, Sampling and the frequency domain cont.
- Mo 26.10.2015: Shape-preserving Sampling and Thresholding
- Th 29.10.2015: Discussion of exercise 2, Perspective transformations
- Mo 02.11.2015: Image properties and filters
- Th 05.11.2015: Image properties and filters cont.
- Mo 09.11.2015: Spectral image processing and convolution
- Th 12.11.2015: Discussion of exercise 3, Spectral image processing and convolution cont.
- Mo 16.11.2015: Image Compression (1)
- Th 19.11.2015: Image Compression (2)
- Mo 23.11.2015: Image Segmentation (1)
- Th 26.11.2015: Image Segmentation (2)
- Mo 30.11.2015: Image Segmentation (2) cont.
- Th 03.12.2015: Discussion of exercise 4, Grouping and Searching
- Mo 07.12.2015: Grouping and Shape Features
- Th 10.12.2015: Discussion of exercise 5, Grouping and Shape Features cont.
- Mo 14.12.2015: Project Introduction, Skeletonization and Matching
- Th 17.12.2015: Pattern recognition
- Mo 04.01.2016: Decision Theory
- Th 07.01.2016: Motion Analysis (1), Derivation of Horn and Schuncks Solution (German)
- Mo 11.01.2016: Motion Analysis (2) and Camera Geometry and 3D Image Analysis
- Th 14.01.2016: Shape from Shading
- Mo 18.01.2016: Object Recognition (1)
- Th 21.01.2016: Object Recognition (2)
- Mo 25.01.2016: High Level Vision
- Th 28.01.2016: Project Presentations, A walk through the lecture series
Übungen
Die Übungsaufgaben werden begleitend zur Vorlesung zwei-wöchentlich am Donnerstag ausgegeben und in der darauffolgenden Woche besprochen. Sie bestehen aus fünf Übungsblättern und einem kleinen Übungsprojekt am Ende.
Die Abgabe der Lösungen der Übungsblätter sollte jeweils zum Donnerstag um 12:00 Uhr an Benjamin Seppke erfolgen.
- 15.10. - 22.10.2015: Getting started
- 22.10. - 29.10.2015: Image formation
- 29.10. - 12.11.2015: Perspective projections
- 12.11. - 26.11.2015: Histograms, Filters, Convolution and Fourier-Transform
- 26.11. - 10.12.2015: Image Compression and Segmentation
- 14.12.2015 - 28.01.2016: Project: Writer identification in historic manuscripts (Project definition, Project dataset)
Literatur
- Richard Szeliski (2010): Computer Vision: Algorithms and Applications (Homepage and eBook download)
- Sonka, Hlaváč und Boyle (3. Auflage 2008): Image Processing, Analysis and Machine Vision, Thomson
- D.A. Forsyth, J. Ponce: Computer Vision, A Modern Approach, Prentice-Hall 2003
- R.C. Gonzalez, R.E. Woods: Digital Image Processing, Prentice-Hall 2001
- B. Jähne (1997): Digitale Bildverarbeitung (4. Auflage), Springer-Verlag
Weitere Literatur wird in der Veranstaltung bekanntgegeben