Department of Computational Perception

Digitale Bildverarbeitung

344.010, 2 KV (3 ECTS), SS 2017

A. Univ.Prof. Dr. Josef Scharinger

Zielsetzung

In diesem Kurs wird versucht, den Studenten einen umfassenden Blick auf Zielsetzungen, allgemeine Vorgehensweise und wichtige konkrete Methoden der digitalen Bildverarbeitung (DBV) zu vermitteln. Wichtige Themen sind also klassische Methoden zur Verbesserung sowie Analyse von Bildern, also Restauration, Verbesserung, Segmentierung, Merkmalsextraktion und Klassifikation (mit einfachen Klassifizierern sowie mit CNNs). Weitere Schwerpunkte liegen auf modernen Methoden der Kompression von Bilddaten sowie auf digitalen Wasserzeichen zum Schutz von Urheberrechten auf Bildern.

Ablauf

Die LVA ist als KV (Vorlesung plus kleine Gruppenarbeit) mit 2 Semesterwochenstunden konzipiert. Die Vorlesung findet wöchentlich am Mittwoch 15:30-17:00 im S2 059 statt. Als kleines Projekt wählen die Teilnehmer ein System zur digitalen Bildverarbeitung (Aphelion, Khoros, eVision, CVIPTools, Matlab, TINA, VISTA, ...), untersuchen dieses im Team, und dokumentieren ihre Erkenntnisse mit einem kurzen Vortrag und einem kleinen Bericht.

Zeitplan und Inhalt

• 08.03.: Semesterplanung und Gruppeneinteilung
• 15.03.: Einführung in die digitale Bilverarbeitung
• 22.03.: Diskrete Transformationen für die Bildverarbeitung
• 29.03.: Methoden zur Restauration von Bildern
• 05.04.: Methoden der digitalen Bildverbesserung
• 26.04.: Segmentierung (1): Detektion von Kanten und Eckpunkten 
• 03.05.: Segmentierung (2): Zerlegung von Bildern in Regionen
• 10.05.: Extraktion von Merkmalen, Klassifikation von Objekten in Bildern
• 17.05.: Visuelle Objekterkennung mit CNNs (Convolutional Neural Networks)
• 24.05.: Kompression von Bilddaten mit Wavelets
• 31.05.: JPEG Standards zur Kompression von Bilddaten
• 07.06.: Watermarking zur Sicherung von Urheberrechten auf digitalen Bildern
• 14.06.: Schriftliche Prüfung über den Stoff der Vorlesung
• 21.06.: Präsentation und Abgabe der Projekte
• (28.06.: Reserve-Termin)
• 04.10.: Nachklausur

Unterlagen

PDF Versionen der verwendeten Folien sind jeweils ab Montag im KUSSS verfügbar.