In diesem Kurs lernen Sie die grundlegenden Prinzipien und Werkzeuge der Bild- und Videobearbeitung kennen und erfahren, wie Sie diese bei der Lösung praktischer Probleme von kommerziellem und wissenschaftlichem Interesse einsetzen können. Digitale Bilder und Videos sind heutzutage allgegenwärtig - in Tausenden von wissenschaftlichen (z.B. astronomischen, biomedizinischen), privaten, industriellen und künstlerischen Anwendungen. Außerdem werden sie in einem breiten Bereich des elektromagnetischen Spektrums aufgenommen - von sichtbarem Licht und Infrarot bis hin zu Gammastrahlen und darüber hinaus. Die Fähigkeit, Bild- und Videosignale zu verarbeiten, ist daher für Studenten der Ingenieur- und Naturwissenschaften, Softwareentwickler und praktizierende Wissenschaftler eine unglaublich wichtige Fähigkeit, die es zu beherrschen gilt. Die digitale Bild- und Videobearbeitung ermöglicht die multimediale Technologierevolution, die wir heute erleben. Einige wichtige Beispiele für die Bild- und Videobearbeitung sind die Beseitigung von Bildstörungen, die während der Aufnahme auftreten (z.B. das Entfernen von Unschärfe aus dem Bild eines sich schnell bewegenden Autos), und die Komprimierung und Übertragung von Bildern und Videos (wenn Sie sich Videos online ansehen oder Fotos über eine Social-Media-Website teilen, nutzen Sie dies jeden Tag!), um sie kostengünstig zu speichern und effizient zu übertragen.
Grundlagen der digitalen Bild- und Videoverarbeitung
Dozent: Aggelos K. Katsaggelos
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Bildbearbeitung
- Kategorie: Datenkomprimierung
- Kategorie: Matlab
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In diesem Kurs gibt es 12 Module
In diesem Modul betrachten wir Bilder und Videos als 2-dimensionale (2D) und 3-dimensionale (3D) Signale und erörtern ihre analoge/digitale Dichotomie. Wir werden auch sehen, wie sich die Eigenschaften eines Bildes je nach seiner Position im elektromagnetischen Spektrum ändern und wie dieses Wissen in verschiedenen Anwendungen genutzt werden kann.
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3 Videos5 Lektüren1 Aufgabe
In diesem Modul führen wir die Grundlagen von 2D-Signalen und -Systemen ein. Zu den Themen gehören komplexe exponentielle Signale, lineare rauminvariante Systeme, 2D-Faltung und Filterung im räumlichen Bereich.
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5 Videos4 Lektüren1 Aufgabe
In diesem Modul befassen wir uns mit 2D-Signalen im Frequenzbereich. Die Themen umfassen: 2D Fourier-Transformation, Abtastung, diskrete Fourier-Transformation und Filterung im Frequenzbereich.
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5 Videos2 Lektüren1 Aufgabe
In diesem Modul behandeln wir zwei wichtige Themen: Bewegungsschätzung und Farbdarstellung und -verarbeitung. Zu den Themen gehören: Anwendungen der Bewegungsschätzung, Phasenkorrelation, Blockabgleich, räumlich-zeitliche Gradientenmethoden und Grundlagen der Farbbildverarbeitung
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5 Videos2 Lektüren1 Aufgabe
In diesem Modul behandeln wir das wichtige Thema der Bild- und Videoverbesserung, d.h. das Problem der Verbesserung des Aussehens oder der Nützlichkeit eines Bildes oder Videos. Zu den Themen gehören: punktweise Intensitätstransformation, Histogrammverarbeitung, lineare und nichtlineare Rauschglättung, Schärfung, homomorphes Filtern, Pseudofärbung und Videoverbesserung.
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9 Videos2 Lektüren1 Aufgabe
In diesem Modul untersuchen wir das Problem der Bild- und Videowiederherstellung. Zu den Themen gehören: Einführung in die Bild- und Videowiederherstellung, Bildrestaurierung, Matrix-Vektor-Notation für Bilder, inverse Filterung, eingeschränkte kleinste Quadrate (CLS), mengentheoretische Restaurierungsansätze, iterative Restaurierungsalgorithmen und räumlich adaptive Algorithmen.
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9 Videos2 Lektüren1 Aufgabe
In diesem Modul betrachten wir das Problem der Bild- und Videowiederherstellung aus einer stochastischen Perspektive. Die Themen umfassen: Wiener Restaurationsfilter, Wiener Rauschglättungsfilter, Maximum-Likelihood- und Maximum-A-Posteriori-Schätzung und Bayes'sche Restaurationsalgorithmen.
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6 Videos2 Lektüren1 Aufgabe
In diesem Modul führen wir in die Problematik der Bild- und Videokompression ein, wobei der Schwerpunkt auf der verlustfreien Kompression liegt. Zu den Themen gehören: Elemente der Informationstheorie, Huffman-Kodierung, Lauflängenkodierung und Fax, arithmetische Kodierung, Wörterbuchtechniken und prädiktive Kodierung.
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8 Videos2 Lektüren1 Aufgabe
In diesem Modul behandeln wir grundlegende Ansätze zur verlustbehafteten Bildkompression. Zu den Themen gehören: Skalar- und Vektorquantisierung, differentielle Pulscodemodulation, fraktale Bildkompression, Transformationskodierung, JPEG und Subband-Bildkompression.
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7 Videos2 Lektüren1 Aufgabe
In diesem Modul besprechen wir die Videokompression mit Schwerpunkt auf bewegungskompensierter hybrider Videokodierung und Videokompressionsstandards wie H.261, H.263, H.264, H.265, MPEG-1, MPEG-2 und MPEG-4.
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6 Videos2 Lektüren1 Aufgabe
In diesem Modul führen wir in das Problem der Bild- und Videosegmentierung ein und erörtern verschiedene Ansätze zur Durchführung der Segmentierung, darunter Methoden, die auf Intensitätsdiskontinuität und Intensitätsähnlichkeit basieren, Watersheds und K-Means-Algorithmen sowie andere fortgeschrittene Methoden.
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4 Videos2 Lektüren1 Aufgabe
In diesem Modul führen wir den Begriff der Sparsamkeit ein und diskutieren, wie dieses Konzept in der Bild- und Videoverarbeitung angewendet wird. Zu den Themen gehören: sparitätsfördernde Normen, der passende Verfolgungsalgorithmus, glatte Umformulierungen und ein Überblick über die Anwendungen.
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Dozent
Empfohlen, wenn Sie sich für Elektroingenieurwesen interessieren
École Polytechnique Fédérale de Lausanne
École Polytechnique Fédérale de Lausanne
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Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 20. März 2019
AMAZING COURSE.
Geprüft am 28. Feb. 2018
An excellent course which make me feel myself proud. I wholeheartedly thank my professor for sharing his knowledge.Thank u sir i really enjoyed it
Geprüft am 30. Aug. 2019
Accent was a bit hard to understand for me, I used google to study separate topics and then gave assignments. Helpful as a guide to direct you what all to study in the space.
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