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Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften

Nicht angemeldet (Donnerstag, 21. November 2024 15:17:54)  

t.BA.XX.BV.06HS (Bildverarbeitung) 
Modul: Bildverarbeitung
Diese Information wurde generiert am: 21.11.2024
Nr.
t.BA.XX.BV.06HS
Bezeichnung
Bildverarbeitung
Veranstalter
T ISC
Credits
4

Beschreibung

Version: 4.0 gültig ab 01.02.2017

Modulverantwortung:

 Marcel Rupf, rumc

Modul- / Lernziele: (Kompetenzen)
Ziel Kompetenz Taxonomiestufe
Die Studierenden können erklären und diskutieren, um was es bei der Bildverarbeitung geht. F K2

Sie kennen die grundlegenden Methoden und Verfahren der digitalen Bildverarbeitung.

 M K2
Sie können die Methoden der Bildverarbeitung kombinieren und anspruchsvolle Problemstellungen lösen. F, M K3, K4, K5
•Sie kennen Problemstellungen beim Implementieren von Bildverarbeitungsalgorithmen. F K2

Sie können Bildverarbeitungsalgorithmen in einer höheren Programmiersprache implementieren.

 F K3, K4, K5
Sie kennen die Grundlagen zum Bildverstehen und können diese an Beispielen anwenden. F, M K4

Modul- / Lerninhalte:

 - Grundlagen:
(visuelle Wahrnehmung, Bilderfassung, Digitalisierung, Anwendungsbereiche)
- Bildverbesserung im Ortsbereich:
(Graustufentrafo, Filterung im Ortsbereich [z.B. Bild schärfer stellen])
- Bildverbesserung im Frequenzbereich:
(2-dim. DFT/FFT, Filterung im Frequenzbereich, TP- und HP-Filter)
- Bildrestauration:
(verrauschter, verschmierter oder geometrisch verzerrter Bilder)
- Farbbildverarbeitung:
(Farbmodelle, Farbtransformationen, Farbbildsegmentierung)
- Morphologische Bildverarbeitung:
(Extraktion von Bildkomponenten an Hand bestimmter Formen ...)
- Bildsegmentierung:
(Bildaufteilung in Regionen und Objekte, Kantendetektion, Thresholding)
- Objektbeschreibung
(für weitere Computer-Verarbeitung)
- Bilderkennung
(Klassifizierung an Hand von Merkmalen)

Der Stoff wird mit Übungen und Laborversuchen vertieft (50% der Kurszeit).
Für die Bildverarbeitung im Labor wird Matlab eingesetzt.

Lehrmittel/ Materialien:

 Der Unterricht hält sich an: Gonzalez, Woods, "Digital Image Processing", Pearson, 2002 Gonzalez, Woods, Eddins "Digital Image Processing using Matlab", Pearson, 2004
Folien, Übungen und Praktikumsanleitungen, siehe www.zhaw.ch/~tham

Ergänzende Literatur:

  

Zulassungs-voraussetzungen:

  

Unterrichtssprache:

 Deutsch

Modulstruktur:
Unterrichtsart Anzahl Lektionen / Woche
Vorlesung: 2 Lektionen pro Woche
Übung / Praktikum: 2 Lektionen pro Woche
Blockunterricht:  

Leistungsnachweise:

 Von der Regelung der "Leistungsnachweise während der Unterrichtszeit" kann dann abgewichen werden, wenn der Dozierende dies in einer Modulvereinbarung während der ersten Woche des Studiensemesters schriftlich bekannt gibt.
Bezeichnung Art Form Umfang Bewertung Gewichtung
Leistungsnachweise während Unterrichtszeit Kleinprojekt schriftlich
mündlich		 Bericht
Demo		 Benotung 12%
Leistungsnachweise während Unterrichtszeit Praktika Testat
Erfolgskontrolle		 10 von
12 Prakt.		 Benotung 14%
Leistungsnachweise während Unterrichtszeit Midterm-Klausur schriftlich 45' Benotung 14%
Semesterendprüfung Klausur schriftlich 90' Benotung 60%

Bemerkungen:

  

Hinweis

  • Weitere verfügbare Versionen: 2.0 gültig ab 01.08.2013, 3.0 gültig ab 01.02.2015
Kurs: Bildverarbeitung - Praktikum
Nr.
t.BA.XX.BV.06HS.P
Bezeichnung
Bildverarbeitung - Praktikum

Hinweis

  • Für das Stichdatum 21.11.2024 ist kein Modulbeschreibungstext im System verfügbar.

Verwendung

Der Kurs wird in folgenden weiteren Modulen angeboten:

Modul-Nr.Bezeichnung
t.ET-5-53-02Fachspezifische Vertiefung Elektrotechnik
Kurs: Bildverarbeitung - Vorlesung
Nr.
t.BA.XX.BV.06HS.V
Bezeichnung
Bildverarbeitung - Vorlesung

Hinweis

  • Für das Stichdatum 21.11.2024 ist kein Modulbeschreibungstext im System verfügbar.

Verwendung

Der Kurs wird in folgenden weiteren Modulen angeboten:

Modul-Nr.Bezeichnung
t.ET-5-53-02Fachspezifische Vertiefung Elektrotechnik