Die Vorlesung behandelt folgende Themengebiete:

1. Bildgewinnung

• Das optische System
• Bildsensoren, CCD und CMOS
• Digitalisierung und QuantisierungFarbräume

2. Bildvorverarbeitung

• Das Histogramm
• Lineare Filter, Rangordnungsfilter

3. Merkmalsextraktion

• Kanten
• Ecken
• Linien

4. Parametrische Bildausrichtung und Verbindung

• Detektoren und Deskriptoren
• Modellbasierte Bildtransformation
• RANSAC-Schätzverfahren

5. Bildverarbeitung mit Neuronalen Netzen

• Deep Learning
• Convolutional Neural Networks
• Linien

Szeliski, R., Computer Vision: Algorithms and Applications, Springer, 2010
Jähne, B., Digitale Bildverarbeitung und Gewinnung, Springer 2012
Forsyth, D., COmputer Vision: A Modern Approach, Addison Wesley, 2012
Hartley, R., Zisserman, A., Multiple View Geometry in Computer Vision, 2. Auflage, Cambridge University Press, 2004
Burger, W., Burge, M., J., Digitale Bildverarbeitung: Eine Einführung mit Java und ImageJ, Springer, 2004

Programmieren von Algorithmen und Operationen auf Bildern mit Matlab
Übungen aus den Gebieten:

• Bildarten und Bildtypen
• Farb- und Mehrkanalbilder
• Lineare Filter
• Morphologische Operatoren
• Hough-Transformation
• Merkmalsgewinnung

Szeliski, R., Computer Vision: Algorithms and Applications, Springer, 2010
Jähne, B., Digitale Bildverarbeitung und Gewinnung, Springer, 2012
Erhardt, A., Einführung in die Digitale Bildverarbeitung, Vieweg+Teubner, 2008
Gonzalez, Digital Image Processing using Matlab, Addison Wesley, 2004