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Professur Künstliche Intelligenz

Bildverstehen

Hinweise

Inhalte

Die Vorlesung gibt eine Einführung in das Bildverstehen, wobei besonders Mittel und Methoden der Künstlichen Intelligenz betrachtet werden. Schwerpunkt ist das Verstehen von Bildern.

  • Überblick zum Bildverstehen
  • Grundlagen der digitalen Bildverarbeitung
  • Bildsegmentierung
  • Merkmale von Objekten
  • Objekterkennung
  • PCA, ICA
  • Dreidimensionale Bildinterpretation
  • Bewegungsanalyse
Qualifikationsziele: Kenntnisse über elementare Operationen der Bildverarbeitung, Verfahren zur Objekterkennung und räumliche Bildinterpretation

Randbedingungen

Prüfung: mündliche Prüfung, 5 Leistungspunkte

Buch zur Vorlesung



Inhaltsverzeichnis

Kapitel 1
Kapitel 2

Lösungen zu den Übungsaufgaben

Englische Literatur

W. Burger and M. Burge: Principles of Digital Image Processing - Fundamental Techniques. Springer 2009
W. Burger and M. Burge: Principles of Digital Image Processing - Core Algorithms. Springer 2009
R. Szeliski, Computer Vision: Algorithms and Applications. Springer 2011
Aapo Hyvärinen; Juha Karhunen; Erkki Oja: Independent component analysis. Wiley, 2001
Aapo Hyvärinen, Jarmo Hurri, Patrik O. Hoyer: Natural Image Statistics A probabilistic approach to early computational vision. Springer, 2009

Folien zur Vorlesung

Kapitel 1
Kapitel 2.1 - 2.3
Kapitel 2.4
Kapitel 2.5
Kapitel 3
Kapitel 4.1 - 4.5
Kapitel 4.6 - 4.9
Kapitel 5
Kapitel 6
Kapitel 7.1 - 7.6
Kapitel 7.7 - 7.9
Kapitel 8
Kapitel 9
Kapitel 10

Folien zur Übung

Punktoperationen
Lokale Operationen
Globale Operationen
Morphologische Operationen
Bildsegmentierung Teil 1
Bildsegmentierung Teil 2
Merkmale von Objekten
Zentralprojektion
dreidimensionale Bildinterpretation
Bewegung
Klassifikation

© Professur KI. Letzte Änderung von Johannes Steinmüller; Oktober 2013

Press

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