DSB SoSe2014: Unterschied zwischen den Versionen

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'''Autor:''' [[Benutzer:Ulrich_Schneider| Prof. Schneider]]
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Die Lehrveranstaltung "Digitale Signal- und Bildverarbeitung" hat laut Modulhandbuch folgende Ziele
Die Lehrveranstaltung "Digitale Signal- und Bildverarbeitung" hat laut Modulhandbuch folgende '''Ziele'''
*Die technische Repräsentation digitaler Bilder kennen, verstehen und softwaretechnisch anwenden können.
*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 Grundlagen der digitalen Signalverarbeitung verstehen und für zweidimensionale Signale (Bilder) anwenden können.
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Als Prüfungsleistung im Rahmen der Übung hat jeder Kursteilnehmer bis zum 20.06.14 eine Übungsaufgabe eigenständig mit Matlab zu lösen. Diese Lösung ist vor dem Stichtag in SVN zu sichern.  
Als Prüfungsleistung im Rahmen der Übung hat jeder Kursteilnehmer bis zum 20.06.14 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 <source>x:\SVN\DSB\User\SoSe2014\</source>.


== [[Veranstaltungsregeln DSB SoSe2014| Erwartungen an Ihre Lösung]] ==
== [[Veranstaltungsregeln DSB SoSe2014| Erwartungen an Ihre Lösung]] ==

Version vom 11. Juni 2014, 09:57 Uhr

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 20.06.14 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\SoSe2014\

.

Erwartungen an Ihre Lösung

Themenverteilung

# Thema Bearbeiter
1 Verkehrszeichenerkennung Michael Deitel
2 Spurerkennung -
3 Ampelphasenerkennung -
4 Stereo-View Torben Petersen
5 Pick & Place Daniel Block
6 Start- und Stopplinienerkennung Jan Kifmann
7 Lückenbehandlung bei der Spurerkennung Tim Salinski
8 Target Tracking Martin Berysztak
9 HSHL Monumentendiebstahl Adem Hadziric
10 Automatische Kamera Kalibrierung -
11 Laserscanner Objektbildung Benjamin Brüne
12 QR-Code erzeugen und lesen Hauke Ludwig
13 Augmented Reality: Wörterbuch Christoph Wiegand
14 3D-Laser-Scanner Manuel Groß
15 Objekterkennung Alexander Haneke

Literatur

  • Burger, W.; Burge, M. J. Digitale Bildverarbeitung: Eine Einführung mit Java und ImageJ. Berlin [u.a.]: Springer, 2. Auflage. 2006 (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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