Veranstaltungen
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Maschinelles Sehen mit Labor
Art |
Vorlesung/Labor |
Nr. |
EMI2247 |
SWS |
4.0 |
Lerninhalt |
Lerninhalte Vorlesung:
Merkmalsbasierte Verfahren:
- Merkmalsdetektoren und Merkmalsdeskriptoren
- SIFT-Detektor und -Deskriptor
Bildtransformationen:
- Affine und projektive Transformationen
- Robuste Transformationsschätzung (RANSAC)
Elastischer BIldvergleich
- Optischer Fluss und visuelle Odometrie (Lucas-Kanade, Horn-Schunck)
Maschinelles Lernen in der Bildverarbeitung
- Clustering/Segmentierung: k-means, SLIC Superpixel, spektrale Methoden
- Klassifikation: Support-Vector-Machines
Deep Learning im maschinellen Sehen
- Grundlagen tiefer neuronaler Netze in der Bildverarbeitung (convolutional neural networks, CNNs)
- Training und Trainingsdatensatzgewinnung
- Objektklassifikation mit neuronalen Netzen
- Objektdetektion und Segmentierung mit neuronalen Netzen
Lerninhalte Labor:
- Maschinelles Sehen in Matlab
- Bildmosaik: Bildtransformationen und skaleninvariante Merkmalsdetektoren
- Visuelle Odometrie: Berührungslose Geschwindigkeitsbestimmung in Videosequenzen
- Deep Learning: Objektklassifikation und -detektion
- Deep Learning: Keras, Tensorflow und pythonbasierte Open-Source Verwendung
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Literatur |
- Szeliski, R., Computer Vision: Algorithms and Applications; Springer, 2011, online pdf version: http://szeliski.org/Book/
- Burger, Burge, Digital Image Processing - An algorithmic introduction, 3rd ed. Springer, 2015
- Gonzalez, Digital Image Processing, 4th ed., Pearson, 2017
- Goodfellow, Bengio, Courville, Deep Learning, MIT Press 2016, onlineversion: http://www.deeplearningbook.org/
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Dreidimensionale Bildverarbeitung
Art |
Vorlesung/Seminar |
Nr. |
EMI2230 |
SWS |
2.0 |
Lerninhalt |
- Analytische Geometrie zur Beschreibung des dreidimensionalen Raums, insbesondere rigide Transformationen und homogene Koordinaten
- Quaternionen
- OpenGL-Transformationen
- Stereoskopie und Photogrammetrie: Kamera-Kalibrierung, Epipolargeometrie, Rektifizierung
- Landmarken, oberflächen- und voxelbasierte Algorithmen zur Registrierung dreidimensionaler Bilddatensätze
- Pixel-, voxel- und kantenbasierte Segmentieralgorithmen
- Anwendung von Voronoi-Diagrammen und Delaunay-Triangulation in der dreidimensionalen Oberflächenrekonstruktion
- Oberflächen- und Volumen-Rendering
- Hough-Transformation, Distanz-Transformation
- Wavelets
- Splines
- Ausgewählte Algorithmen der dreidimensionalen Bildverarbeitung (Marching Cubes Algorithmus und andere)
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Literatur |
Handels, H., Medizinische Bildverarbeitung - Bildanalyse, Mustererkennung und Visualisierung für die computergestützte ärztliche Diagnostik und Therapie, Vieweg+Teubner Verlag, 2. überarbeitete und erweiterte Auflage, 2009
Schreer, O., Stereoanalyse und Bildsynthese, Springer, 2005
Jähne, B., Digitale Bildverarbeitung, Springer, 7. neu bearbeitete Auflage, 2012
Gonzalez, R. C., Woods, R. E., Digital Image Processing, Addison Wesley, 3rd International edition, 2008
Dougherty, G., Digital Image Processing for Medical Applications, Springer, 2011
Demant, C., Streicher-Abel, B., Springhoff, A., Industrielle Bildverarbeitung, Springer, 3. Auflage, 2011 |
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