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Institut für Computational Perception
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Digitale Bildverarbeitung

Dieser Kurs wird von Josef Scharinger jeweils im Sommersemester abgehalten. Der Kurs wird in Deutsch abgehalten

Informationen für das aktuelle Semester (wenn verfügbar):

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Ziele und Inhalte des Kurses

In diesem Kurs wird versucht, den Studenten einen umfassenden Blick auf Zielsetzungen, allgemeine Vorgehensweise und wichtige konkrete Methoden der digitalen Bildverarbeitung (DBV) zu vermitteln. Wichtige Themen sind also einerseits Methoden zur Verbesserung sowie Analyse von Bildern (Restauration, Verbesserung, Segmentierung, Merkmalsextraktion, Klassifikation; sowohl mit "konventionellen" Methoden der DBV als auch mit neuronalen Netzen). Weitere Schwerpunkte liegen auf Methoden der Kompression von Bilddaten sowie auf digitalen Wasserzeichen zum Schutz von Urheberrechten auf Bildern. Konkret werden folgende Themen behandelt:

  • Einführung in die digitale Bilverarbeitung
  • Methoden zur Restauration von Bildern
  • Methoden der digitalen Bildverbesserung
  • Segmentierung (1): Detektion von Kanten und Eckpunkten 
  • Segmentierung (2): Zerlegung von Bildern in Regionen
  • Extraktion von Merkmalen, Klassifikation von Objekten in Bildern
  • Bilderkennung mit CNNs (Convolutional Neural Networks)
  • Detektion und Segmentierung mit R-CNNs (Regionen mit CNN Merkmalen)
  • Semantische Segmentierung mit FCNs (Fully Convolutional Networks)
  • JPEG Standards zur Kompression von Bildern
  • Watermarking zur Sicherung von Urheberrechten auf digitalen Bildern

Unterlagen:

PDF Versionen der verwendeten Folien sind jeweils ab Montag im KUSSS, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster verfügbar.