Modulcode:	MS1202
Englische Bezeichnung:	Computer Vision (stochastical, topological and geometrical basics)
Modulverantwortliche(r):	Prof. Dr.-Ing. Gerald Sommer
Turnus:	unregelmäßig (SS07 SS09)
Präsenzzeiten:	4V 2Ü
ECTS:	8
Workload:	240 Std.
Dauer:	ein Semester
Modulkategorien:	IG (Sonstige) IS (Sonstige) MV (Sonstige)
Lehrsprache:	Deutsch
Voraussetzungen:

Kurzfassung:

Spezifisch auf die Anwendung in Computer Vision projiziert und an Beispielen aus diesem Gebiet demonstriert, werden folgende Themen behandelt: 1. Stochastische Modelle für Signale und Operatoren; 2. Topologische Grundlagen mehrdimensionaler (binärer) Signale und Objekte und deren Analyse; 3. Grundlagen der Digitalgeometrie, d.h. der Geometrie auf diskreten mehrdimensionalen Trägern und die Konsequenzen für die Analyse von Objekten.

Lernziele:

Die Studenten lernen einige Beschreibungen statistischer Signale und Zugänge zu ihrer Analyse kennen. Dabei werden die mathematischen Grundlagen stark auf die Belange der Signalanalyse fokussiert. Dies gilt auch für die topologischen Grundlagen als wichtigen konzeptionellen Zugang zur Mustererkennung und Szenenanalyse. Bezüglich der geometrischen Grundlagen sollen die Eigenheiten geometrischer Konzepte in der diskretisierten Ebene gelernt werden.

Lehrinhalte:

Die Vorlesung gliedert sich in vier Kapitel zu den Themen Stochastische Modelle, Nachbarschaftsstrukturen, Kontursuche und Oberflächendetektion, topologische Gestaltstransformationen und Konzepte der Digitalgeometrie. Besondere Bedeutung kommt stochastischen Prozessen, orientierten Nachbarschaftsstrukturen, Inzidenzstrukturen, morphologischen Operatoren und Gestaltsbeschreibung diskreter Strukturen zu.

Weitere Voraussetzungen:

keine

Prüfungsleistung:

Übungen, Endklausur

Lehr- und Lernmethoden:

Verwendbarkeit:

Literatur:

• Vorlesungsskript
• R. Klette und A. Rosenfeld. Digitale Geometry, Elsevier, 2004.
• R. Mathar und D. Pfeifer. Stochastik für Informatiker, Teubner, 1990.
• S. Hoggar. Mathematics of Digital Images. Cambridge University Press, 2006.

Verweise:

Kommentar: