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#40391 / #4

WS 2015/16 - WS 2015/16

Englisch

Computer Vision

12

Hellwich, Olaf

Benotet

Schriftliche Prüfung

Englisch

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.

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 (soft-computing), 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

Modulbestandteile

Pflichtbereich

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

LehrveranstaltungenArtNummerTurnusSpracheSWS ISIS VVZ
Automatic Image AnalysisVL0434 L130SoSeKeine Angabe2
Digital Image ProcessingVL0433 L110WiSeKeine Angabe2
Automatic Image AnalysisUE0434 L131SoSeKeine Angabe2
Digital Image ProcessingUE0433 L 111WiSeKeine Angabe2

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Automatic Image Analysis (VL):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Präsenzzeit15.02.0h30.0h
Vor-/Nachbereitung15.02.0h30.0h
60.0h(~2 LP)

Digital Image Processing (VL):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Präsenzzeit15.02.0h30.0h
Vor-/Nachbereitung15.02.0h30.0h
60.0h(~2 LP)

Automatic Image Analysis (UE):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Präsenzzeit15.02.0h30.0h
Vor-/Nachbereitung15.06.0h90.0h
120.0h(~4 LP)

Digital Image Processing (UE):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Präsenzzeit15.02.0h30.0h
Vor-/Nachbereitung15.06.0h90.0h
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

Keine Angabe

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

Keine Angabe

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

Voraussetzung
Leistungsnachweis »Homework Digital Image Analysis«
Leistungsnachweis »Homework Automatic Image Analysis«

Abschluss des Moduls

Benotung

Benotet

Prüfungsform

Schriftliche Prüfung

Sprache(n)

Englisch

Dauer/Umfang

Keine Angabe

Prüfungsbeschreibung (Abschluss des Moduls)

Keine Angabe

Dauer des Moduls

Für Belegung und Abschluss des Moduls ist folgende Semesteranzahl veranschlagt:
2 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

Keine Angabe

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit:  nicht verfügbar

 

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit:  verfügbar

 

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/

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.

Keine Angabe

Sonstiges

Keine Angabe