392121 Anwendungsorientierte Bildverarbeitung (V) (SoSe 2005)

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. Die konkreten Projektthemen können sich dabei an folgenden Vorschlägen orientieren:
Morphologische Operatoren: Morphologische Operatoren stellen ein sehr allgemeines Rahmenwerk zur Manipulation von Bildinhalten dar. Mit geeignet gewählten strukturierenden Elementen, die die lokale Ausdehnung des Arbeitsbereichs eines Operators definieren, lassen sich auch Objekte mit typischen bekannten Formen im Bild detektieren.
Watershed-Transformation: Die sogenannte Wasserscheidentransformation interpretiert ein Bild als Grauwertgebirge und erreiche eine Segmentierung des Bildes durch die Betrachtung des "Wasserablaufs" auf diesem Höhenprofil. Anwendung findet diese Transformation z.B. bei der Bildsegmentierung.
Probabilistic Region Growing: Im Gegensatz zu deterministischen agglomerativen Verfahren zur Regionenfindung vermeidet hier ein statistisches Vorgehen etliche prinzipielle Probleme. Das Verfahren ist insbesondere robust gegen Bildstörungen und kann in gewisser Beziehung auch zur Segmentierung texturierter Regionen verwendet werden.
Objektverfolgung mit Farbhistogrammen: Eine konzeptionell recht einfache Methode zur Verfolgung bewegter Objekte in einer Bildfolge stellt die Betrachtung der für das jeweilige Objekt charakteristischen Farbzusammenstellung dar. In realen Anwendungen wird sich diese allerdings durch die Bewegung des Objekts verändern und muss daher während des Trackings nachgeführt werden. Für eine Anwendung im Echtzeitbetrieb ist darüber hinaus eine effiziente Implementierung unabdingbar.
Aktive Konturen: Aktive Konturen ermöglichen eine Segmentierung vorhandenen Bilder unter der Beachtung von Kontinuitätsbedingungen in Bezug auf die Form der jeweiligen Kontur. Damit ist eine Einbeziehung von Vorwissen über die gesuchten Objekte und die korrespondierenden Bildsegmente möglich. Ein mögliches Anwendungsgebiet stellt hierbei die Analyse von Mikroskopbildern dar.

Requirements for participation, required level

Vorherige Teilnahme an der Vorlesung `Bildverarbeitung' sowie den zugehörigen praktischen Übungen empfohlen.
Gute Programmierkenntnisse (vorzugsweise C/C++).

External comments page

http://www.techfak.uni-bielefeld.de/ags/ai/lectures/S05.html#392121