DSB SoSe2015

Aus HSHL Mechatronik
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Autor: Prof. Schneider

Die Lehrveranstaltung "Digitale Signal- und Bildverarbeitung" hat laut Modulhandbuch folgende Ziele

  • Die technische Repräsentation digitaler Bilder kennen, verstehen und softwaretechnisch anwenden können.
  • Die Grundlagen der digitalen Signalverarbeitung verstehen und für zweidimensionale Signale (Bilder) anwenden können.
  • Die mathematischen Grundlagen orthogonaler Transformationen und ihre Bedeutung für die Bildverarbeitung verstehen und für die Lösung praktischer Bildverarbeitungsprobleme einsetzen können.
  • Die mathematischen Grundlagen und die Verfahren der Bildverbesserung kennen, verstehen und zur Lösung praktischer Probleme einsetzen können.

Die Vorlesung liefert hierzu das notwendige Fachwissen und in der Übung wird dieses praktisch mit Matlab an Beispielen umgesetzt.

Als Prüfungsleistung im Rahmen der Übung hat jeder Kursteilnehmer bis zum 26.06.15 eine Übungsaufgabe eigenständig mit Matlab zu lösen. Diese Lösung ist vor dem Stichtag in SVN zu sichern.

Tipp: Sichern Sie Ihre Ergebnisse während der Arbeit bereits Systematisch in Ihren Ordner x:\SVN\DSB\User\SoSe2015\.


Erwartungen an Ihre Lösung

Themenverteilung

# Thema Bearbeiter
1 Legoteil-Erkennung/Klassifizierung A Fabian Lehnert
2 Legoteil-Erkennung/Klassifizierung B Tim Dienwiebel

Literatur

  • Burger, W.; Burge, M. J. Digitale Bildverarbeitung: Eine Einführung mit Java und ImageJ. Berlin [u.a.]: Springer, 2. Auflage. 2014 (als eBook verfügbar)
  • Erhardt, A.: Einführung in die Digitale Bildverarbeitung: Grundlagen, Systeme und Anwendungen. Wiesbaden: Vieweg+Teubner 2008 (als eBook verfügbar)
  • Jähne, B. (2005). Digitale Bildverarbeitung. 6. Auflage. Berlin [u.a.]: Springer. (als eBook verfügbar) – Neue Auflage: 30. November 2012
  • Nischwitz, A.; Fischer, M.; Haberäcker, P.; Socher, G.: Computergrafik und Bildverarbeitung: Band II: Bildverarbeitung. Wiesbaden: Vieweg+Teubner, 3. Auflage. 2011. (als eBook verfügbar)
  • Tönnies, Klaus D.: Grundlagen der Bildverarbeitung. München: Pearson Studium, 2005.
  • Ballard, Dana H., Brown, Christopher M. (1982). Computer Vision. Englewood Cliffs (u.a.): Prentice-Hall



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