EIT-278-02 Labor Bildverarbeitung (DBL)
Verantwortlich	Steinke, Karl-Heinz, Professor emeritus
Fachgebiet (Planung)	EIT-IAM, Ingenieurinformatik und angewandte Mathematik
Zugeordnet zu	Kat-ATP, Kat-INI, MAT-217
Sprache	Deutsch
	2.50 Credits, 2 SWS, Labor, empf. Gruppengröße: 25
Angebotshäufigkeit
	34 Präsenz-Std und 41 Std. Selbststudium
Empfehlungen zum Selbststudium	Nachbereitung der Vorlesung Bildverarbeitung, Programmierübungen
Empfohlene Voraussetzungen	Mathematik, Bildverarbeitung, Programmiervorlesungen
Lernergebnisse / Ziele	Die Studierenden - kennen die Grundlagen der Digitalen Bildverarbeitung vom Vorgang der Digitalisierung über die Speicherung der Daten in verschiedenen Formaten bis zur Analyse von Bildmerkmalen. - kennen verschiedene Algorithmen für Binärbilder und Grauwertbilder zur Komprimierung der Datenmenge. - können selbstständig die wichtigsten Algorithmen zur Helligkeits- und Kontrastnormierung anwenden und zum Teil auch selbst programmieren. - sind befähigt, Methoden der Differenzoperatoren zur Lösung technischer Probleme anzuwenden und zu programmieren.
Inhalt	Algorithmen für Binärbilder Konturverfolgung Datenkompression Lauflängencodierung Manipulationen an Grauwertbildern Helligkeits- und Kontrastnormierung Kalibrierung der Grauwerte Werkzeuge für Farbbilder Farbkonvertierung Skalierungsfunktionen Differenzoperatoren Zeitreihenbilder Erstellung von Bildsequenzen Erkennung handgeschriebener Ziffern
Anforderungen Präsenzzeit
Anforderungen Selbststudium
Prüfungsleistungen	[EDR], [EA], [P]
Literatur	Skript Bildverarbeitung, Prof. Steinke, Hochschule Hannover, 2006. Zu erhalten per email an Karl-Heinz.Steinke@hs-hannover.de