MIN-Fakultät
Fachbereich Informatik
Szenenanalyse und Visualisierung (SAV)

Infoseite zum Vorlesung IP1: Image Processing (Bildverarbeitung) im WiSe 2014/15 (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.

  1. Mo 13.10.2014: Introduction
  2. Th 16.10.2014: Python Introduction
  3. Mo 20.10.2014: Image Understanding and Image Formation
  4. Th 23.10.2014: Discussion of exercise 1, Sampling and the frequency domain cont.
  5. Mo 27.10.2014: Shape-preserving Sampling and Thresholding
  6. Th 30.10.2014: Discussion of exercise 2, Perspective transformations
  7. Mo 03.11.2014: Image properties and filters
  8. Th 06.11.2014: Spectral image processing and convolution
  9. Mo 10.11.2014: Spectral image processing and convolution cont.
  10. Th 13.11.2014: Image Compression (1)
  11. Mo 17.11.2014: Image Compression (2)
  12. Th 20.11.2014: Discussion of exercise 3
  13. Mo 24.11.2014: Image Segmentation (1)
  14. Th 27.11.2014: Image Segmentation (2)
  15. Mo 1.12.2014: Discussion of exercise 4
  16. Th 4.12.2014: Grouping and Searching
  17. Mo 8.12.2014: Grouping and Shape Features
  18. Th 11.12.2014: Skeletonization and Matching
  19. Mo 15.12.2014: Pattern recognition, Project Introduction
  20. Th 18.12.2014: Decision Theory
  21. Mo 5.1.2014: Decision Theory cont.
  22. Th 8.1.2014: Motion Analysis (1)
  23. Mo 12.1.2014: Motion Analysis (2)
  24. Th 15.1.2014: Shape from Shading (including Camera Geometry and 3D Image Analysis)
  25. Mo 19.1.2014: Object Recognition (1)
  26. Th 22.1.2014: Object Recognition (2)
  27. Mo 26.1.2014: High Level Vision
  28. Th 29.1.2014: 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.

  1. 16.10. - 23.10.2014: Getting started
  2. 23.10. - 30.10.2014: Image formation
  3. 30.10. - 13.11.2014: Perspective projections
  4. 13.11. - 27.11.2014: Histograms, Filters, Convolution and Fourier-Transform
  5. 27.11. - 11.12.2014: Image Compression and Segmentation
  6. 11.12.2014 - 26.01.2015: Project: Writer identification in historic manuscripts (Project definition, Project dataset)

Literatur

  • New recommendation: 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
  • R. Klette, A. Koschan, K. Schluns (1996): Computer Vision, Vieweg
  • R.M. Haralick, L.G. Shapiro (1993): Computer and Robot Vision, Vol. I & II, Addison-Wesley

Weitere Literatur wird in der Veranstaltung bekanntgegeben