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t.BA.XX.BV.06HS (Image Processing) 
Module: Image Processing
This information was generated on: 18 April 2025
No.
t.BA.XX.BV.06HS
Title
Image Processing
Organised by
T ISC
Credits
4

Description

Version: 5.0 start 01 February 2017

Diese Modulbeschreibung gilt bis zum 31. Juli 2024. Die gültige Modulbeschreibung ist im Intranet unter https://intra.zhaw.ch/departemente/school-of-engineering/bachelorstudium/module im Modulhandbuch abrufbar.

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:

  

Note

Course: Bildverarbeitung - Praktikum
No.
t.BA.XX.BV.06HS.P
Title
Bildverarbeitung - Praktikum

Note

  • No module description is available in the system for the cut-off date of 18 April 2025.

Application

This course is offered within the following additional modules:

Module no.Title
t.ET-5-53-02Fachspezifische Vertiefung Elektrotechnik
Course: Bildverarbeitung - Vorlesung
No.
t.BA.XX.BV.06HS.V
Title
Bildverarbeitung - Vorlesung

Note

  • No module description is available in the system for the cut-off date of 18 April 2025.

Application

This course is offered within the following additional modules:

Module no.Title
t.ET-5-53-02Fachspezifische Vertiefung Elektrotechnik