Master-Vertiefungsmodul: Bildverarbeitung II
1. Modulkennung
MV-ISR5
2. Studiengang
Masterstudiengang Informatik
(Vertiefungsgebiet Intelligente Systeme und Robotik)
3. Modulbezeichnung
Bildverarbeitung II
4. Modul-Verantwortliche/r
Stiehl (Durchführung) / Neumann (Planung)
5. VeranstalterIn/DozentIn
Beckhaus, Dreschler-Fischer, Stiehl, Zhang, NN-InteraktSys,
6. Sprache
Deutsch mit deutsch- und ggf. englischsprachigem Lehrmaterial, oder
Englisch mit englischsprachigem Lehrmaterial.
7. Motivation, Bedeutung für / Stellung im Gesamtprogramm
Bildverarbeitung ist ein großes Gebiet mit vielfältigen Anwendungen, vom Verstehen bewegter natürlicher Szenen hin bis zur Analyse von speziellem Bildmaterial aus Medizin, Physik und Biologie. Die Bildverarbeitungsforschung und die in Anwendungen zu bearbeitenden Problemfelder sind entsprechend verzweigt und erfordern vertiefendes Wissen, das über die Kenntnisse in "Bildverarbeitung I" vermittelbaren Kenntnisse hinausgeht. In diesem Modul soll in Teilbereichen der Bildverarbeitung an die Forschungsfront herangeführt werden. Das Modul ist in Gestalt von zwei thematisch unabhängigen Blöcken konzipiert, die jeweils als zweistündige Vorlesungen behandelt werden und von Jahr zu Jahr wechseln können. Dadurch soll wechselnder Nachfrage und aktuellen Forschungsrichtungen Rechnung getragenwerden.
8. Lernziele / Kompetenzen
Studierende sollen in den jeweils gewählten Themenbereichen tiefergehende Zusammenhänge begreifen und daraus ableiten können, welche wissenschaftlichen Modellbildungen und welche Verarbeitungsmethoden angemessen sind. Die so vermittelten Denkmuster sollen Ansätze für eigenes wissenschaftliches Arbeiten ermöglichen, in der Regel im Zusammenhang mit existierenden Forschungsprojekten im Schwerpunkt ISR. Nach Möglichkeitsoll die Forschungsfront erreicht werden, damit neben etabliertem Wissen auch Kenntnisse von offenen Fragen und ungelösten Problemen resultieren.
Neben der wissenschaftlichen Kompetenz soll das Modul auch dazu dienen, in speziellen Anwendungsbereichen der Bildverarbeitung kompetent zu werden. Am Schwerpunkt ISR besteht eine lange Tradition für anwendungsorientierte Kooperationen mit Unternehmen aus dem Umfeld, bei denen Bildverarbeitungskompetenz in verschiedenen Spezialgebieten gefragt ist, z.B. in der medizinischen Tomographie, der Nanotechnologie, der Szenenanalyse, der archäologischen Bildauswertung oder der Analyse technischer Zeichnungen. Für derartige Anwendungen soll das Modul geeignete Grundlagen vermitteln.
9. Lehrveranstaltungen
Zwei Vorlesungen (jeweils 2 SWS)
10. Inhalt
Zu den Blöcken aus der Bildverarbeitung mit je 2 SWS gehören:
• Höhere Bilddeutung
Hier werden Verarbeitungsverfahren und Repräsentationsformen vermittelt, mit denen bedeutungsvolle Beschreibungen von Bewegtszenen und Videofilem gewonnen werden können, z.B. für das rechnerbasierte Erkennen krimineller Handlungen. Diese Teilgebiet der Bildverarbeitung verbindet besonders ausgeprägt mit anderen Themen von ISR.
• Bildinformationssysteme
Der Abruf von Bildern aus großen Bildarchiven ist ein wichtiges aktuelles Forschungsgebiet, bei dem effizient berechenbare Charakterisierungen von Bildern im Mittelpunkt stehen.
• Bildverarbeitung in der Fernerkundung
In diesem Teilgebiet geht es vorwiegend um die Auswertung von Luftbildern, insbesondere von Satellitenbildern. Dabei stellen multispektrale Eingangsdaten besondere Anforderungen und bieten Möglichkeiten zur Objektklassifikation. In diesem Block werden entsprechende Analyseverfahren vermittelt.
• Multimodale Bildanalyse
Multimodale Bildanalyse spielt in der Robotik und in fortgeschrittenen Anwendungen kognitiver Systeme eine wichtige Rolle. Es wird vermittelt, wie die Beiträge verschiedenen Modalitäten, z.B. Abstabdssensoren und Bildern, verbunden werden können, z.B. durch probabilistische Modellierungen. Multimodele Informationsverarbeitung ist ein zentrales Thema von ISR.
• Bildverarbeitung und Lernen
Lernen ist zunehmend relevant für die Entwicklung komplexer Bildverarbeitungssy<steme, die sich häufig an lokale Gegegebenheiten anpassen müssen. In diesem Block werden verschiedene Lernverfahren und ihre Anwendungen für Bildverarbeitungssysteme behandelt, z.B. unüberwachtes Erlernen von Konzepten, überwachtes Lernen von Objektklassen, Lernen mit Neuronalen Netzen, Lernen in symbolischen Beschreibungsräumen.
• Neuroinformatik des visuellen Systems
Das visuelle System des Menschen und anderer biologischer Systemeist eine wichtige Erkenntnisquelle für die Konstruktion künstlicher Sehsysteme. In diesem Block werden wesentliche Erkenntnisse der Neurowissenschaften präsentiert und als Modelle für maschinelles Sehen aufbereitet.
• Softwaretechnik der Bildverarbeitung
Die Anforderungen von Bildverarbeitungssystemen haben zu besonderen softwaretechnischen Lösungen geführt, die in diesem Block behandelt werden. Dazu gehören besondere Datenstrukturen zur Repräsentation von Bildern und ihren Segmentierungformen, multidimensionale Indizierungstechniken für den schnellen Zugriff auf Bildelemente, Objektrepräsentationen in 2D und 3D,sowie logikbasierte Repräsentationen von raum-zeitlichen Eigenschaften für die symbolische Bildauswertung.
• Szenenrekonstruktion
In diesem Block werden Verfahren zur 3D-Rekonstruktion aus 2D-Ansichten behandelt. Derartige Verfahren spielen in zahlreichen Anwendungen der Bildverarbeitung eine zentrale Rolle und erfordern zudem aufgrund der anspruchsvollen Mathematik und des umfangreichen Methodenschatzes eine tiefergehende Behandlung.
11. Bezüge zu anderen Modulen
Innerhalb des Studiengangs: Dieses Modul ist kombinierbar mit weiterenVertiefungsmodulen des vordefinierten Vertiefungsgebiets ISR.
12. Modulvoraussetzungen
- Empfohlen: mindestens eins der Wahlpflichtmodule Interaktives Visuelles Computing, Multidimensionale und multimodale Signale, Algorithmisches Lernen
- Verbindlich: Vertiefungsmodul Bildverarbeitung I
13. Semester, Studienjahr /-phase
Empfohlenes Semester: 2 (bei Zulassung im Wintersemester), 3 (beiZulassung im Sommersemester)
14. Prüfungsleistungen
Die Zulassung zur Modulprüfung setzt die regelmäßige Teilnahme an dem Seminar voraus. Die Modulprüfung findet in Form einer Seminararbeit (Hausarbeit) und eines Referats in der Unterrichtssprache statt sowie einer mündlichen Prüfung in der Unterrichtssprache.
Die Modulabschlussprüfung findet in Form einer mündlichen Prüfung in der Unterrichtssprache statt.
15. Bewertung
6 Leistungspunkte (Vorlesung: 3 Leistungspunkte, integriertesSeminar: 3 Leistungspunkte)
16. Periodizität
Mindestens 2-jährlich, Sommersemester, Dauer: 1 Semester
17. Methodische Aufbereitung und Medienformen
- Interaktive Präsentationen, Bild- und Videomaterial, Systemdemonstrationen
- Folienskripte in English als PDF
18. Literatur
Spezialliteratur je nach Thematik der Vorlesungsblöcke
