Rechnersehen 1
Semester
jedes Wintersemester
Inhalte
Die Vorlesung stellt den ersten Teil der beiden Module Rechnersehen an der Fakultät dar. Es werden vornehmlich Verfahren und Algorithmen behandelt, die dem signalnahen Bereich des Rechnersehens zuzuordnen sind. Darunter fallen folgende Themen:
- Bilddatenstrukturen
- Mathematische Beschreibung und Schätzung von Störprozessen
- Theorie linearer Systeme
- Bildvorverarbeitung und -verbesserung im Ortsbereich und Frequenzbereich
- Fourieranalyse
- Nicht-lineare Filter
- Farbbildverarbeitung
- Multiskalenanalyse
- einfache Bildmerkmale und deren Extraktion
- Segmentierung (Linien, Regionen, Textur)
- Grundlagen der Bewegungsberechnung und 2D-Objekterkennung
In den Übungen werden die in der Vorlesung vorgestellten Verfahren mit Hilfe von Python implementiert. Im Bereich der Master-Studiengänge werden im Rahmen der Übungsserien zusätzlich Einblicke in die theoretischen Grundlagen der vorgestellten Verfahren anhand spezieller Übungsaufgaben gegeben.
Moduldaten
Wahlpflichtmodul (INT) für den B.Sc. Informatik |
Wahlpflichtmodul (INT) für den B.Sc. Angewandte Informatik |
Wahlpflichtmodul (Wahlpflichtbereich 2) für den B.Sc. Bioinformatik |
Wahlpflichtmodul “Computer Vision” (6LP) für den M.Sc. Informatik (auf Antrag) |
Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Bioinformatik (Bereich Informatik) |
Wahlpflichtmodul für den M.Sc. Computational and Data Science |