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PRÄSENZ im WiSe 22: Rechnersehen 1 - Einzelansicht

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Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung/Übung Langtext
Veranstaltungsnummer 19118 Kurztext FMI-IN0046
Semester WS 2022 SWS 4
Teilnehmer 1. Platzvergabe 35 Max. Teilnehmer 2. Platzvergabe 50
Rhythmus Jedes 2. Semester Studienjahr
Credits für IB und SPZ
E-Learning
Hyperlink
Sprache Deutsch
Belegungsfrist Standardbelegung Wintersemester ab Mitte August/ Sommersemester ab Mitte Februar
Abmeldefristen B1-Belegung ohne Abmeldung    15.08.2022 09:00:00 - 10.10.2022 08:29:59   
B2-Belegung mit Abmeldung 6 Wochen    10.10.2022 08:30:00 - 28.11.2022 23:59:59   
B3-Belegung ohne Abmeldung    29.11.2022 00:00:01 - 20.02.2023 08:29:59    aktuell
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 Mo. 12:00 bis 14:00 w. 17.10.2022 bis
06.02.2023
Carl-Zeiß-Straße 3 - SR 317   findet statt

Raum 1222, EAP2

 
Einzeltermine anzeigen Mi. 12:00 bis 14:00 14t. 19.10.2022 bis
08.02.2023
Carl-Zeiß-Straße 3 - SR 384   findet statt  
Einzeltermine anzeigen Mi. 12:00 bis 14:00 14t. 26.10.2022 bis
08.02.2023
Carl-Zeiß-Straße 3 - SR 384   findet statt

Übung 1

 
Einzeltermine anzeigen Mi. 14:00 bis 16:00 14t. 26.10.2022 bis
08.02.2023
Carl-Zeiß-Straße 3 - SR 225   findet statt

Übung 2

 
Gruppe 1-Gruppe:



Zugeordnete Personen
Zugeordnete Personen Zuständigkeit
Denzler, Joachim, Universitätsprofessor, Dr.-Ing. verantwortlich
Penzel, Niklas begleitend
Müsse, Cornelia organisatorisch
Module / Prüfungen
Modul Prüfungsnummer Titel VE.Nr. Veranstaltungseinheit
FMI-IN0046 Rechnersehen I
P-Nr. : 50461 Rechnersehen I: Klausur oder mündliche Prüfung
50463 Rechnersehen I: Vorlesung
FMI-IN3323 Mastermodul Computer Vision I - 6 LP
P-Nr. : 353331 Mastermodul Computer Vision I - 6 LP: mündl. o. schriftl. Prüfung o. Projektarbeit
353333 Mastermodul Computer Vision I - 6 LP: Vorlesung/Übung
FMI-IN3325 Mastermodul Computer Vision III - 6 LP
P-Nr. : 353351 Mastermodul Computer Vision III - 6 LP: mündl. o. schriftl. Prüfung o. Projektarbeit
353353 Mastermodul Computer Vision III - 6 LP: Vorlesung/Übung
FMI-IN3324 Mastermodul Computer Vision II - 6 LP
P-Nr. : 353341 Mastermodul Computer Vision II - 6 LP: mündl. o. schriftl. Prüfung o. Projektarbeit
353343 Mastermodul Computer Vision II - 6 LP: Vorlesung/Übung
FMI-IN3326 Mastermodul Computer Vision IV - 6 LP
P-Nr. : 353361 Mastermodul Computer Vision IV - 6 LP: mündl. o. schriftl. Prüfung o. Projektarbeit
353363 Mastermodul Computer Vision IV - 6 LP: Vorlesung/Übung
Zuordnung zu Einrichtungen
Fakultät für Mathematik und Informatik
Technische und Angewandte Informatik
Institut für Informatik
Inhalt
Kommentar

Bitte für Gruppe 1 anmelden. Die Einteilung in Übungsgruppen findet in der ersten Vorlesung statt.

Literatur

Grundlage der Vorlesung ist das Lehrbuch Digital Image Processing von Gonzalez und Woods, das als Textbuch dringend empfohlen wird. Die Folien der Vorlesung werden ergänzend als Skript zur Verfügung gestellt

Bemerkung

Einschreibung/Anmeldung im Moodle ist notwendig und sollte automatisch passieren, wenn man sich in den Kurs über Friedolin einschreibt. Sollte dies nicht geschehen oder zu Problemen kommen, bitte bescheid geben!

Weitere Modulinformationen.

Voraussetzungen

Zum Verständnis der Lehrinhalte werden grundlegende Kenntnisse der Linearen Algebra und der Analysis vorausgesetzt.

Lerninhalte

Die Vorlesung stellt Teil 1 der beiden Module Rechnersehen an der Fakultät dar. Es werden vornehmlich Verfahren und Algorithmen behandelt, die dem signalnahen Bereich des Rechnersehens zuzuordnen sind, und dabei immer den Bezug zu neuesten Anwendungen aus Industrie und Wissenschaft herstellten. Regelmäßig werden deshalb auch Exkursionen zu Unternehmen in der Region in die Vorlesung integriert, z.B. Zeiss oder Cognix, sowie Einblicke in die aktuelle Grundlagenforschung im Bereich Computer Vision gegeben.

Folgende Themen werden behandelt:

  • Fundamentale Grundlagen digitaler Bilder: u.a. Abtastung und Quantisierung
  • Bildverbesserung im Ortsbereich: u.a. Kontrastverbesserung, Histogrammabgleich, Glättung
  • Bildverbesserung im Frequenzbereich: u.a. Fouriertransformation, lineare Systeme und Filterung
  • Bildwiederherstellung: u.a. Rauschmodelle und Rauschreduktion, geometrische Entzerrung
  • Farbbildverarbeitung: u.a. Farbräume, Pseudofarben, Operatoren auf Farbbildern, Farbkompression
  • Wavelets und Multiskalenanalyse: u.a. Auflösungshierarchien, Wavelettransformation
  • Bildkompression: u.a. Redundanzbegriff, verlustbehaftete Codierung, Standards (JPEG2000, etc.)
  • Morphologische Bildverarbeitung: u.a. Erosion, Dilatation, Konturextraktion, Skeletisierung
  • Segmentierung: u.a. Kanten- und Liniendetektion, Schwellwertverfahren, Regionensegmentierung
  • Merkmale aus Bildinformation: u.a. Signaturen, Kettencodes, Hauptachsen, Momente
  • Erkennung in Bildern: u.a. Einführung in Mustererkennung, Bayes-Klassifikator, neuronale Netze, Deep Learning
  • Anwendungen Industrie: Bildmanipulation, Bildstiching, Gesichtserkennung, Barcode-Lesen, Fußgängererkennung, u.v.m.
  • Anwendungen Wissenschaft: Gesichtsanalyse in Medizin und Psychologie, automatisches Monitoring im Bereich Umwelt- und Klimawissenschaften sowie Biodiversitätsforschung

Die Vorlesung hat das Ziel, die notwendigen theoretischen Kenntnisse im Bereich der signalnahen Verarbeitung zu vermitteln und konkrete Algorithmen und effiziente Implementationen vorzustellen. Viele der vormittelten Grundlagen sind essentiell um heutige tiefe Lernverahren verstehen zu können. Ein Besuch der Rechnerübung und Bearbeitung der gestellten Programmieraufgaben ist deshalb unerlässlich.

Strukturbaum
Die Veranstaltung wurde 6 mal im Vorlesungsverzeichnis WiSe 2022/23 gefunden:
Wahlpflichtmodule  - - - 1
Wahlpflichtmodule  - - - 3
Säule Systeme  - - - 6

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