Modulcode:	MS1201
Englische Bezeichnung:	Computer Vision (Image Processing)
Modulverantwortliche(r):	Prof. Dr.-Ing. Gerald Sommer
Turnus:	unregelmäßig (WS06/07 WS07/08 WS08/09 WS09/10 WS10/11)
Präsenzzeiten:	4V 2Ü
ECTS:	8
Workload:	240 Std.
Dauer:	ein Semester
Modulkategorien:	IG (MSc Inf) IS (MSc Inf) MV (MSc Inf)
Lehrsprache:	Deutsch
Voraussetzungen:

Kurzfassung:

Es werden die signaltheoretische Grundlagen zur Behandlung mehr-dimensionaler Signale behandelt. Hierzu gehören: lineare und verschiebungsinvariante Operatoren, die Fouriertransformation in fünf verschiedenen Repräsentationen und die Behandlung typischer Bildverarbeitungsaufgaben. Letzteres wendet die lineare verschiebungsinvarianten Operatoren in ihren Repräsentationen im Ortsraum, im Signalraum und im Frequenzraum an.

Lernziele:

Die Studenten lernen Repräsentationen, Eigenschaften und Analyse mehrdimensionaler digitaler Signale kennen. Außerdem lernen sie Transformationen und lokale Operatoren zur Erzeugung von Abbildungen der Signale kennen. Es soll ein Verständnis für die Relation zwischen Problemklassen, Signaleigenschaften und Lösungsansätzen für die Probleme erzeugt werden.

Lehrinhalte:

Die Vorlesung gliedert sich in die Kapitel Signaltheoretische Modelle, Integraltransformationen und Anwendung von LSI-Operatoren. Schwerpunkte der Vorlesung bilden lineare und verschiebungsinvariante (LSI-)Operatoren und deren Repräsentationen, digitale mehrdimensionale Signalfunktionen, Repräsentationen der Fouriertransformation, Faltungen und diverse Bildverarbeitungsprobleme und deren Behandlung.

Weitere Voraussetzungen:

keine

Prüfungsleistung:

Übungen, Endklausur

Lehr- und Lernmethoden:

Verwendbarkeit:

Literatur:

• Vorlesungsskript
• G. Granlund und H. Knutsson. Signal Processing for Computer Vision, Kluwer, 1995.
• S. Hoggar. Mathematics of Digital Images, Cambridge University Press, 2006.

Verweise:

Kommentar: