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#40242 / #2

SS 2016 - SS 2017

English

Computer Vision & Remote Sensing

12

Hellwich, Olaf

Benotet

Schriftliche Prüfung

English

Zugehörigkeit


Fakultät IV

Institut für Technische Informatik und Mikroelektronik

34341600 FG Computer Vision and Remote Sensing

Keine Angabe

Kontakt


MAR 6-5

Dennert, Marion

marion.dennert@tu-berlin.de

Lernergebnisse

Automatic Image Analysis: The students acquire stepwise competence for the development of image understanding methods. According to computer vision paradigm knowledge-based image analysis methods are developed based on feature extraction. The module clarifies that the learned skills can be used within multifaceted application areas of automatic image understanding. Digital Image Processing: Qualification aim of this module is to impart methods for signal processing, image enhancement, feature extraction and grouping. The alumni have learned and practiced to use their skills in multifaceted application areas. Microwave and Radar Remote Sensing: Qualification aim of this module is to impart methods for signal processing, image enhancement, feature extraction and grouping. The alumni have learned and practiced to use their skills in multifaceted application areas. The exploration of the relations between physical reality of the environment and data collected with imaging sensors are emphasized, mathematical modells are used for description. Optical Remote Sensing: The module imparts primarily professional and methodological expertise in analyzing remote sensing data. The exploration of the context between physical reality of the environment and data collected with imaging sensors are in the foreground. Mathematical modells are used for description. Data analysis, e.g. object extraction, is conducted with methods of the automatic image analysis. Remote sensing is conceived as an electronical-physically motivated area of computer vision. Interdisciplinary application of the contents are demonstrated using various illustrative examples from e.g. manufacturing industries to geography, medicine and social sciences.

Lehrinhalte

Automatic Image Analysis: Visual cognition, grouping, shape descriptors, computer vision paradigm, knowledge-based image analysis, models of the real world, formal representation of the models, modelling of uncertainty (softcomputing), invariant pattern recognition, Bayesian decision theorem, Markoff random field models, Bayesian networks, object categorisation, automatic interpretation of maps, application to close range and air photographs Digital Image Processing: Image representation in frequency domain, Fourier transform, sampling theorem, filtering, Wiener Filter, image enhancement, edge detection, Hough transform, segmentation, interest operators, mathematical morphology, vectorisation, texture, skeletonization, medical axis and distance transform, contour/ line tracing and -smoothing, Gestalt psychology, grouping Microwave and Radar Remote Sensing: Physical basics, microwave systems, radar with synthetic aperture (SAR): application process, SAR-image generation, SAR-interferometry, coherence, differential SAR-interferometry, permanent scatterer analysis, SAR-polarimetry, scattering matrix, partial scatterer, decomposition theorems, entropy/ alpha-classification, polarimetric SAR-interferometry, object extraction from SAR-data, sensor/ data fusion Optical Remote Sensing: Physical basics, optical sensors, multi- and hyper spectral-sensors, functionality of optical sensors, geometrical and radiometrical image calibration, pre-processing of satellite images, arithmetic image operations, principal axis transform, Tasseled Cap Transform, supervised and unsupervised classification processes, BRDF, spectral demixing, image textures, microwave systems, radar with synthetic aperture (SAR)

Modulbestandteile

Keine Angabe

Aus den folgenden Veranstaltungen müssen 2 Veranstaltungen abgeschlossen werden.

LehrveranstaltungenArtNummerTurnusSpracheSWS ISIS VVZ
Automatic Image AnalysisVL0433 L 130SoSeKeine Angabe2
Automatic Image AnalysisUE0433 L 131SoSeKeine Angabe2
Digital Image ProcessingVL0433 L 110WiSeKeine Angabe2
Digital Image ProcessingUE0433 L 111WiSeKeine Angabe2

Keine Angabe

Aus den folgenden Veranstaltungen müssen 2 Veranstaltungen abgeschlossen werden.

LehrveranstaltungenArtNummerTurnusSpracheSWS ISIS VVZ
Microwave and Radar Remote SensingVL0433 L 112SoSeKeine Angabe2
Microwave and Radar Remote SensingUE0433 L 113SoSeKeine Angabe2
Optical Remote SensingVL0433 L 140WiSeKeine Angabe2
Optical Remote SensingUE0433 L 141WiSeKeine Angabe2

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Automatic Image Analysis (VL):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Attendance15.02.0h30.0h
Preparation/ Post-processing15.02.0h30.0h
60.0h(~2 LP)

Microwave and Radar Remote Sensing (VL):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Attendance15.02.0h30.0h
Preparation/ Post-processing15.02.0h30.0h
60.0h(~2 LP)

Automatic Image Analysis (UE):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Attendance15.02.0h30.0h
Preparation/ Post-processing15.06.0h90.0h
120.0h(~4 LP)

Microwave and Radar Remote Sensing (UE):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Attendance15.02.0h30.0h
Preparation/ Post-processing15.06.0h90.0h
120.0h(~4 LP)

Digital Image Processing (VL):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Attendance15.02.0h30.0h
Preparation/ Post-processing15.02.0h30.0h
60.0h(~2 LP)

Optical Remote Sensing (VL):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Attendance15.02.0h30.0h
Preparation/ Post-processing15.02.0h30.0h
60.0h(~2 LP)

Digital Image Processing (UE):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Attendance15.02.0h30.0h
Preparation/ Post-processing15.06.0h90.0h
120.0h(~4 LP)

Optical Remote Sensing (UE):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Attendance15.02.0h30.0h
Preparation/ Post-processing15.06.0h90.0h
120.0h(~4 LP)
Der Aufwand des Moduls summiert sich zu 360.0 Stunden. Damit umfasst das Modul 12 Leistungspunkte.

Beschreibung der Lehr- und Lernformen

Please choose 1 lecture and the corresponding exercise from Image Processing and 1 lecture and the corresponding exercise from Remote Sensing to complete this module. Automatic Image Analysis/ Digital Image Processing: Underlying philosophy, methods and algorithms are explicated in the lectures. In the exercises which take place in parallel, methods and algorithms are implemented and applied exemplarily. Microwave and Radar Remote Sensing / Optical Remote Sensing: Underlying sensor components, methods and algorithms are explained in a way allowing the transmission of the handled sensor- and system aspects to other cases. Methods and algorithms are implemented and applied exemplarily in the exercises taking place in parallel.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

Automatic Image Analysis: Knowledge according module „Digital Image Processing" or equivalent is preferable. Digital Image Processing: none Microwave and Radar Remote Sensing: Knowledge according the module “Optical Remote Sensing” is preferable. Optical Remote Sensing: none

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

Voraussetzung
Leistungsnachweis »Homework Automatic Image Analysis« oder
Leistungsnachweis »Homework Digital Image Processing«
Leistungsnachweis »Homework Microwave and Radar Remote Sensing« oder
Leistungsnachweis »Homework Optical Remote Sensing«

Abschluss des Moduls

Benotung

Benotet

Prüfungsform

Written exam

Sprache(n)

English

Dauer/Umfang

90 Minuten

Dauer des Moduls

Für Belegung und Abschluss des Moduls ist folgende Semesteranzahl veranschlagt:
1 Semester.

Dieses Modul kann in folgenden Semestern begonnen werden:
Winter- und Sommersemester.

Maximale teilnehmende Personen

Dieses Modul ist nicht auf eine Anzahl Studierender begrenzt.

Anmeldeformalitäten

Registration for the exam has to be made online.

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit:  nicht verfügbar

 

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit:  verfügbar
Zusätzliche Informationen:

 

Literatur

Empfohlene Literatur
http://www.cv.tu-berlin.de/menue/lectures/summer_term/automatic_image_analysis/parameter/en/
http://www.cv.tu-berlin.de/menue/lectures/winter_term/digital_image_processing/parameter/en/
http://www.cv.tu-berlin.de/menue/lectures/winter_term/optical_remote_sensing/parameter/en/
http://www.cv.tu-berlin.de/menue/lehre/sommersemester/microwave_and_radar_remote_sensing/parameter/en/

Zugeordnete Studiengänge


Diese Modulversion wird in folgenden Studiengängen verwendet:

Studiengang / StuPOStuPOsVerwendungenErste VerwendungLetzte Verwendung
Dieses Modul findet in keinem Studiengang Verwendung.

Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Nebenhörerinnen / Nebenhörer können an der Veranstaltung teilnehmen.

Sonstiges

Keine Angabe