Inhalt
| Inhalt |
1. Grundlagen der Bildgewinnung
2. Veränderungen im Farbraum, Helligkeit und Kontrast
3. Filter und Faltungen
4. Projektionen
5. Kamerakalibrierung
6. Feature Detection und Matching
7. Segmentierung und Ausblick Classification durch künstliche Intelligenz |
| Literatur |
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| Lernziele |
Ziel der Vorlesung ist es, die Studenten dahingehend zu befähigen, die Grundlagen der digitalen Bildverarbeitung zu verstehen und anzuwenden. Die Anwendungen werden anhand einfacher Beispiele (OpenCV, Python) erprobt.
Die Vorlesung Grundlagen der digitalen Bildverarbeitung befaßt sich im einzelnen mit folgenden Themen:
Lochkamera-Modell; Grundlagen der Bildgewinnung; Veränderungen im Farbraum, Helligkeit und Kontrast; Filter und Faltungen; Projektionen; Kamerakalibrierung; Feature Detection und Matching; Segmentierung; Ausblick Classification durch künstliche Intelligenz |
| Voraussetzungen |
Grundlagen Vorlesung der Mathematik, Kenntnisse in Python, MATLAB oder C++ |
| Leistungsnachweis |
Siehe Modulhandbuch, Aushänge beachten
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