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<title>Methoden und Anwendungen des maschinellen Sehens</title>
<cid>DFMEES-109</cid>
<sapsubmodule>P610-0134</sapsubmodule>
<bkey>dfmees</bkey>
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<type>VU</type>
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<mandatory>ja</mandatory>
<language>Deutsch</language>
<exam>Klausur</exam>
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<cid>DFMEES-109</cid>
<branch>Elektrotechnik - Erneuerbare Energien und Systemtechnik</branch>
<semester>1</semester>
<mandatory_tag>Pflichtfach</mandatory_tag>
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Die Präsenzzeit dieses Moduls umfasst bei 15 Semesterwochen 60 Veranstaltungsstunden (= 45 Zeitstunden). Der Gesamtaufwand des Moduls beträgt bei 5 Creditpoints 150 Stunden (30 Stunden/ECTS Punkt). Daher stehen für die Vor- und Nachbereitung der Veranstaltung zusammen mit der Prüfungsvorbereitung 105 Stunden zur Verfügung.
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<convenor>Marc Quirin, M.Sc.</convenor>
<convenor-person-key>mqr</convenor-person-key>
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<lecturer>Marc Quirin, M.Sc.</lecturer>
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<objectives>Die Studierenden haben nach erfolgreichem Modulabschluss ein fundiertes Wissen über praktische Methoden und Anwendungen in der industriellen Bildverarbeitung. Insbesondere werden grundlegende Verfahren und Algorithmen in der BV vermittelt. Der Student ist danach in der Lage eine Bildverarbeitungsaufgabe systematisch zu planen und umzusetzen. Sowohl bei der Auslegung der Hardware als auch Software. Die Programmierübungen konzentrieren sich auf die vermittelten theoretischen Grundlagen im „front-end“ und „back-end“ der Bildverarbeitungskette.</objectives>
<content>Inhalte:
1.	Einführung in die Schritte des Maschinellen Sehens
1.1.	Auswahlkriterien eines BV-Systems
1.2.	Mögliche Berechnungen
1.3.	Bildverarbeitungskette
2.	Technische Grundlagen zum „front-end“ der BV-Kette
2.1.	Beleuchtung
2.2.	Filter
2.3.	Objektive
2.4.	Grundlagen der Kameratechnik
2.5.	Übertragung der Bildinformationen zum Rechner
2.6.	Artefakte bei der Bildaufnahme
2.6.1.	Aliasing
2.6.2.	Bildrauschen
3.	Das „back-end“ der BV-Kette
3.1.	Mathematische Tools
3.2.	Kameramodell und Kamerakalibrierung
3.3.	Farbmodelle
3.4.	Bildrepräsentation
3.5.	Bildvorverarbeitung im Orts- und Frequenzraum
3.6.	Morphologische Operatoren
3.7.	Segmentierung
3.8.	Labeling
3.9.	Merkmalsextraktion
3.10.	Klassifikation
4.      Zusammenfassung
</content>
<media>Tafel, Skript, Matlab, LabVIEW, Python</media>
<literature>Tönnies Klaus D.: Grundlagen der Bildverarbeitung, Addison-Wesley Verlag, 2005
Jähne B.: Digitale Bildverarbeitung. Springer, 5. Edition, 2002
Haberäcker Peter: Digitale Bildverarbeitung, Carl Hanser Verlag München Wien, 1987</literature>
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