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HYBRID: Computational Imaging - Einzelansicht

  • Funktionen:
Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung Langtext
Veranstaltungsnummer 193012 Kurztext
Semester WS 2021 SWS 2
Teilnehmer 1. Platzvergabe 20 Max. Teilnehmer 2. Platzvergabe 24
Rhythmus Jedes 2. Semester Studienjahr
Credits für IB und SPZ
E-Learning
Hyperlink
Sprache Englisch
Belegungsfrist Zur Zeit keine Belegung möglich
Abmeldefristen
Nach Zulassung ist eine Abmeldung nur durch den Dozenten möglich.

Nach Zulassung ist eine Abmeldung auch durch den Teilnehmer möglich.

Nach Zulassung ist eine Abmeldung nur durch den Dozenten möglich.
Termine Gruppe: 1-Gruppe iCalendar Export für Outlook
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Lehrperson (Zuständigkeit) Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer 2. Platzvergabe
Einzeltermine anzeigen Di. 12:00 bis 14:00 w. 19.10.2021 bis
08.02.2022
Albert-Einstein-Str. 6 - PC-Pool ACP   findet statt  
Gruppe 1-Gruppe:



Zugeordnete Personen
Zugeordnete Personen Zuständigkeit
Heintzmann, Rainer, Universitätsprofessor, Dr. verantwortlich
Lötgering, Lars , Dr. verantwortlich
Zuordnung zu Einrichtungen
Physikalisch-Astronomische Fakultät
Inhalt
Literatur
  • Gbur, Gregory J. Mathematical methods for optical physics and engineering. Cambridge University Press, 2011.
  • Brunton, Steven L., and J. Nathan Kutz. Data-driven science and engineering: Machine learning, dynamical systems, and control. Cambridge University Press, 2019.
  • Strang, Gilbert. Linear algebra and learning from data. Cambridge: Wellesley-Cambridge Press, 2019.
Lerninhalte
  • Review: Linear Algebra, Calculus, Python
  • Optimization part 1: Continuous (Euler Lagrange) and Discrete (multivariate calculus)
  • Programming lab: genetic algorithms + Fermat principle
  • Optimization part 2: nonlinear optimization, regularization, Lagrange multipliers
  • Optimization part 3: Convex techniques, l1 minimization
  • Programming lab: single pixel camera
  • Optimization part 4: Automatic differentiation
  • Matrix representation of coherent optical systems
  • Programming lab:  keras toolbox, optical eigenmodes
  • Multiple scattering: Born / Rytov series, beam propagation method
  • Tomographic inversion    
  • Programming lab: Foldy-Lax scattering theory
  • Phase retrieval part 1: coherent diffraction imaging (CDI)  
  • Phase retrieval part 2: ptychography
  • Programming lab:  hybrid input output, shrink wrap, ptychography
  • Phase retrieval part 3: Fourier ptychography  
  • Image deconvolution: structured illumination microscopy, pupil engineering
  • Programming lab: extended depth-of-field systems
  • Imaging with spatially partially coherent light
  • Parameter estimation: Fisher information and Cramer Rao lower bound
  • Programming lab:  Coded aperture imaging, resolution assessment, edge responses, modulation transfer function, Fourier ring correlation
  • Neural networks part 1: Image classification
  • Neural networks part 2: Image regression
  • Programming lab:  digit recognition, counting red blood cells
Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WS 2021 , Aktuelles Semester: WiSe 2022/23

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