Termine im Sommersemester 2025

Kurzbeschreibung

Die Veranstaltung vermittelt eine grundlegende Einführung in die digitale Bildverarbeitung. Nach erfolgreichem Abschluss des Kurses sind die Studierenden in der Lage, die grundlegenden Konzepte der Bildgenerierung und -repräsentation fundiert zu beschreiben. Darüber hinaus beherrschen sie die Anwendung von Methoden zur Verbesserung und Segmentierung von Grauwert- und Farbbildern im Orts- und Frequenzbereich sowie zur Bildkompression. Die Studierenden sind in der Lage, diese Techniken eigenständig auszuwählen, zu implementieren, zu testen und auf komplexe Bildverarbeitungsaufgaben anzuwenden. Ein typisches Anwendungsfeld ist Automatisierungstechnik.

Inhalt

1. Introduction (Graphics File Formats, Application Examples, Human Vision)
2. Image Formation and Image Models (Camera Models, Image Formation, Image Sampling and Quantization)
3. Image Enhancement in the Spatial Domain (Gray-Level Transformation Functions, Histogram Processing, Spatial Filtering)
4. Image Enhancement in the Frequency Domain (2D Fourier Transform, Smoothing and Sharpening Filters, Implementation Details)
5. Color Image Processing (Color Spaces, Color and Pseudo-Color Image Processing, Spatial Filtering)
6. Image Compression and Reduction (Types of Redundancy, Compression Models, Lossless and Lossy Compression)

Voraussetzungen und Empfehlungen

Keine. Grundlegende Programmierkenntnisse sind von Vorteil.

Zielgruppe

Masterstudierende der Elektrotechnik und verwandter Studiengänge.

Informationen zur Leistungserbringung

Schriftliche Prüfung mit integrierten Programmieranteilen.

Literatur

• Gonzalez, R., & Woods, R. (2017). Digital Image Processing (4th Global Ed.). Pearson. Print ISBN: 978-1-292-22304-9, E-ISBN: 978-1-292-22307-0.
• Mertsching, B. (2024). Digital Image Processing I (Lecture Notes).
• Jähne, B. (2024). Digitale Bildverarbeitung (8th Edition, German Language). Springer. Print ISBN: 978-3-662-59509-1, E-ISBN: 978-3-662-59510-7.

Kommentar

Die in der Vorlesung vermittelten Inhalte werden in den Übungen mithilfe von Python praktisch umgesetzt. In der ersten Übung wird dazu eine Einführung gegeben, sodass auch ein Einstieg mit geringen Programmierkenntnissen möglich ist. Eine regelmäßige und aktive Teilnahme an Vorlesungen und Übungen wird erwartet.