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

Teaser Rechnersehen 1
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