392118 Anwendungsorientierte Bildverarbeitung (S) (SoSe 2003)

Die Veranstaltung geht über ein Semester und soll einen praktischen Einblick in die angewandte Bildverarbeitung bieten. Grundlegende Techniken der digitalen Bildverarbeitung sollen theoretisch erarbeitet und in Kleingruppen implementiert werden. Jede Gruppe realisiert dabei ein kleines Anwendungsprojekt. Folgende Themen stehen dabei unter anderem zur Auswahl:

• Ansichtsbasierte Objekterkennung: Allein auf der Basis einzelner Ansichten eines oder mehrerer interessanter Objekte sollen diese mit Hilfe von Korrelationsfiltern in komplexen Szenen detektiert werden. Die effiziente Anwendung der erforderlichen Filteroperationen stellt dabei einen wesentlichen Aspekt dar.
• Effiziente Rangordnungsoperationen: Die häufig zur Vorverarbeitung von Bildern verwendeten Operationen Erosion, Dilatation und Median sollen in effizienter Weise realisiert werden. Für die auch als morphologische Operatoren realisierbare Erosion bzw. Dilatation kann eine effiziente 1D-Variante eingesetzt und die Separierbarkeit der Operationen ausgenutzt werden. Der Median läßt sich über gleitend berechnete Histogramme bzw. Heap-Repräsentationen der Grauwerte im betrachteten Kontext realisieren.
• Bewegungsbasierte Bildsegmentierung: Für die Segmentierung von Bildfolgen mit bewegten Objekten sollen auf der Basis des sogenannten optischen Flusses Bewegungsvektorfelder berechnet und zur Segmentierung verwendet werden. Als Anwendungsbereich können dabei z.B. Verkehrsszenen oder solche mit vielen bewegten Personen untersucht werden.
• Szenenexploration: ``Interessante'' Bereiche komplexer Szenen werden vielfach über sogenannte Aufmerksamkeitskarten definiert, die sich aus den verschiedensten Bildmerkmalen ableiten lassen. Der Aufmerksamkeitsfokus kann dann nach der Kombination einer geeigneten Menge von Einzelkarten ausgenutzt werden, um eine aktive Kamera zu steuern.
• Detektion texturierter Objekte: Texturmerkmale bieten neben Kontur- und Farbmerkmalen eine weitere Basis Objekte zu detektieren und von einander zu unterscheiden. In diesem Anwendungsprojekt geht es um die Berechnung und Evaluation verschiedener einschlägiger Texturmerkmale und deren Anwendung zur Detektion von hochtexturierten Objekten (z.B. Zimmerpflanzen) in natürlichen Szenen.

Teilnahmevoraussetzungen, notwendige Vorkenntnisse

Vorherige Teilnahme an der Vorlesung `Bildverarbeitung' sowie den zugehörigen praktischen Übungen empfohlen.

Externe Kommentarseite

http://www.TechFak.Uni-Bielefeld.DE/ags/ai/lectures/S03.html#392118