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#40414 / #10

Seit WiSe 2023/24

English

Digital Image Processing

6

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

Hellwich, Olaf

olaf.hellwich@tu-berlin.de

Lernergebnisse

Participants learn basic concepts, their theoretical foundation, and the most common algorithms used in digital image processing. After completing the module, participants understand strengths and limitations of different methods, are able to correctly and successfully apply methods and algorithms to real world problems, and are aware of performance criteria. More specifically, participants will be able to demonstrate 1) Knowledge of theory and methods of signal processing 2) Application to problems of image enhancement and image restoration 3) Understanding regarding concepts of feature extraction

Lehrinhalte

Fourier transform, image representation in frequency domain, wavelets, filtering, inverse & Wiener filter, image enhancement, edge detection, segmentation, interest operators, mathematical morphology (skeletonization, medial axis and distance transform), texture, graphical models. Image formation: Pinhole camera model, digital cameras, geometric image transformations Signal processing: Convolution, Fourier transform, convolution via the frequency domain Image filtering: Low- and high-pass filtering, mathematical morphology Image restoration: Inverse filter, Wiener filter, super-resolution Feature extraction: Texture, extraction of salient points, segmentation Advances image processing: Scale space, graphical models, image transformations

Modulbestandteile

Compulsory area

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

LehrveranstaltungenArtNummerTurnusSpracheSWS ISIS VVZ
Digital Image ProcessingVL0433 L110WiSeKeine Angabe2
Digital Image ProcessingUE0433 L 111WiSeKeine Angabe2

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Digital Image Processing (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)
Der Aufwand des Moduls summiert sich zu 180.0 Stunden. Damit umfasst das Modul 6 Leistungspunkte.

Beschreibung der Lehr- und Lernformen

The lecture explains methods and algorithms, their underlying philosophy, as well as mathematical foundations from a rather theoretical point of view. Participants are expected to rehearse topics after class in preparation for the exercises. The exercises take place in parallel. They rehearse methods and algorithms from a more practical point of view, introduce variations and extensions, and discuss implementation details of the homework assignments. Homework assignments are given during the exercises and must be solved within two weeks. These assignments cover theoretical questions as well as programming exercises and are solved by working in small groups of three to four students.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

none

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

Voraussetzung
Leistungsnachweis »Homework Digital Image Processing«

Abschluss des Moduls

Benotung

Benotet

Prüfungsform

Written exam

Sprache(n)

English

Dauer/Umfang

90 minutes

Prüfungsbeschreibung (Abschluss des Moduls)

A written examination at the end of the term. Conditions of accreditation are passed exercises.

Dauer des Moduls

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

Dieses Modul kann in folgenden Semestern begonnen werden:
Wintersemester.

Maximale teilnehmende Personen

Die maximale Teilnehmerzahl beträgt 80.

Anmeldeformalitäten

Registration for the module has to be made online, all details can be found on ISIS.

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit:  nicht verfügbar

 

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit:  verfügbar
Zusätzliche Informationen:

 

Literatur

Empfohlene Literatur
Keine empfohlene Literatur angegeben

Zugeordnete Studiengänge


Diese Modulversion wird in folgenden Studiengängen verwendet:

Studiengang / StuPOStuPOsVerwendungenErste VerwendungLetzte Verwendung
Automotive Systems (M. Sc.)14WiSe 2023/24SoSe 2025
Biomedizinische Technik (M. Sc.)14WiSe 2023/24SoSe 2025
Computer Engineering (M. Sc.)124WiSe 2023/24SoSe 2025
Computer Science (Informatik) (M. Sc.)120WiSe 2023/24SoSe 2025
Elektrotechnik (M. Sc.)112WiSe 2023/24SoSe 2025
Elektrotechnik/Informationstechnik als Quereinstieg (Lehramt) (M. Ed.)28WiSe 2023/24SoSe 2025
Geodesy and Geoinformation Science (M. Sc.)116WiSe 2023/24SoSe 2025
ICT Innovation (M. Sc.)18WiSe 2023/24SoSe 2025
Informationstechnik (Lehramt) (M. Ed.)28WiSe 2023/24SoSe 2025
Information Systems Management (Wirtschaftsinformatik) (M. Sc.)14WiSe 2023/24SoSe 2025
Medieninformatik (M. Sc.)14WiSe 2023/24SoSe 2025
Medientechnik (M. Sc.)18WiSe 2023/24SoSe 2025
Technomathematik (M. Sc.)14WiSe 2023/24SoSe 2025
Wirtschaftsingenieurwesen (M. Sc.)18WiSe 2023/24SoSe 2025

Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Visiting students can take the module.

Sonstiges

The module is offered each winter term.