« Alle Mitschriften & Skripte Suche: Module Titel der Unterlage hochgeladen Digitale Bildverarbeitung Universität Trier » Fachbereich VI Klausur Einführung in digitale Bildverarbeitung... 0. 00 1 von crasscross am 09. 06. 21 Klausur Einführung in digitale Bildverarbeitung 0 Klausur Digitale Bildverarbeitung I SoSe 2003 Klausur Digitale Bildverarbeitung I SoSe 2004 Mitschriften, Skripte und Unterlagen zum Thema "Digitale bildverarbeitung" sind mit folgenden Themen verbunden: umweltwissenschaften umweltwissenschaften uni trier Unterlagen zu anderen Themen: -> Beliebteste Unterlagen Meine Studiengangseite Bitte einloggen oder neu anmelden. ist völlig kostenlos! Letzter Download MI_2012_10. 12. Modul 9: Grundlagen der Bildbearbeitung - ITdesk.info. PP1... vor 8 Minuten von jsbu hochladen und absahnen User online: 99 Studienliteratur Unterrichtsgestaltung: Der Einstieg macht's. Rabatte für jeden Warenkorb Alle Shops Jeder Gutscheine
Digitale Bildverarbeitung ist die Verwendung von Computeralgorithmen zur Erstellung, Verarbeitung, Kommunikation und Anzeige digitaler Bilder.
Dr. R. Nestler Gegenstand der Vorlesung Grundlagen der Bildverarbeitung und Mustererkennung (Bildverarbeitung 1) sind Methoden zur Lösung von Erkennungsaufgaben mit kamerabasierten technischen Systemen. Kamerabasierte ("sehende") technische Systeme sind heutzutage in der Automatisierungstechnik, der Robotik, der Medizintechnik, der Überwachungstechnik und im Automotive-Bereich sehr weit verbreitet. Die Veranstaltung legt den Fokus zunächst auf digitale Bilder mit skalaren Pixelwerten (sogenannte Grauwertbilder), die im Sinne konkreter Aufgabenstellungen ausgewertet werden müssen. Digitale Bildverarbeitung. Das übergeordnete Ziel dieser Auswertung ist die Interpretation des Bildinhaltes auf verschiedenen Abstraktionsstufen. Dazu müssen die Bilder in ihrer technisch zugänglichen Form aufbereitet, transformiert, gewandelt, analysiert und letztlich klassifiziert werden, um relevante Inhalte und Aussagen ableiten zu können. In der Veranstaltung werden dafür wesentliche Methoden, Verfahren und Algorithmen betrachtet und im Kontext konkreter Anwendungen aus der Praxis diskutiert.
30 x 25 m/Pixel bei TM). Abb. 4: Einfacher Bildaufbau eines digitalen Rasterbildes (aus Kappas, 1994) Ein Bild kann monochrom, panchromatisch (einkanalig) oder multispektral/hyperspektral chromatisch (mehrkanalig) aufgebaut sein (z. SPOT P-Mode und SPOT XS-Mode). Im monochromen Fall beschreibt ein Pixel P(z, s) die Zeile z und die Spalte s mit einem bestimmten Grau- oder DN-Wert ( Abb. 6). Die Abbildungstiefe liegt hier bei 8 bit (schwarz/weiss entsprechend 1 bit). Abb. 5: Bildmatrix eines monochromen Bildes mit Grauwerten/Pixel (aus Kappas, 1994) Im multispektralen Fall ist ein farbiges Bild als Summe aus mehreren Kanälen anzusehen; das Pixel P(k, z, s) beschreibt deshalb die Position mit einem Grauwert in einem bestimmten Kanal. Die Anzahl der zu Farbaufnahmen zusammengefügten Kanäle ist immer gleich 3, da sich das RGB-Farbsystem aus drei Farbkomponenten zusammensetzt (s. Digitale bildverarbeitung skript plugin. u. ). Die Abbildungstiefe liegt hier bei 3 x 8 bit = 24 bit. Abb. 6: Bildmatrix eines multispektralen (hier dreikanaligen) Bildes (aus Kappas, 1994) Zu den Methoden der digitalen Bildverarbeitung gehören neben den oben beschriebenen zwei Grundtypen auch die Integraltransformationen im Frequenzbereich (z. Filterungen, FFT).
Unkontrolliertes Licht: Eine Herausforderung und insbesondere in der optischen Messtechnik nahezu unbrauchbar (Schatten, Reflexionen). Durchleuchten: Bestimmung der inneren Struktur, z. B. inhomogene Bereiche erkennen, in Transparenten Objekten. Konturen erkennen, Konturen verfolgen, Kontursegmentierung bei Nichttransparenten Objekten. Auflicht-Beleuchtung: Das Licht wird direkt oder diffus von oben auf ein Objekt eingestrahlt. Es gibt verschiedene Varianten. Ungewollte Projektion von Schatten ist ein Problem, die Lösung dafür ist die Verwendung eines Ringlichts. Diffuse Beleuchtung: DOM erzeugt Lichtverhältnisse wie an einem bewölkten Tag. Bei Aufnahmen von Objekten, die zu störenden Reflektionen neigen (spiegelnde Oberflächen). Störende Reflexionen können durch wiederholte Reflektion in der Innenseite der Glocke verhindert werden. Alternative zum DOM ist eine Koaxialbeleuchtung. Hellfeld/Dunkelfeld-Beleuchtung: Zur Inspektion von Oberflächen auf z. Matlab Skripte für „Digitale Bildverarbeitung“ | EIT Board. Kratzer. Die Beleuchtung wirkt, als würde man eine Oberfläche schräg gegen das Licht betrachten, so dass Kratzer als dünne Linie erscheinen.
Vorlesung Veranstaltung 5452V Bildverarbeitung Mo. 12:00 - 14:00 (wöchentlich), Ort: (IM) HS 11, Di. 08:00 - 10:00 (wöchentlich), Ort: (JUR) HS 14, Termine am Montag. 22. 08. 22, Dienstag. 04. 10. 22 10:00 - 12:00, Ort: (IM) HS 13, (IM) HS 11 Prof. Dr. Tomas Sauer 5734V Mathematical Foundations of Machine Learning Di. 12:00 - 14:00 (wöchentlich), Ort: (IM) HS 13, Mi. 08:00 - 10:00 (wöchentlich), Ort: (PHIL) HS 4, Termine am Montag. 22 14:00 - 16:00, Ort: (IM) HS 13, (IM) HS 11 Prof. Tomas Sauer Seminar Veranstaltung 5737S Anwendungen der Funktionentheorie Mo. 16:00 - 18:00 (wöchentlich), Ort: (ITZ SR 011 (mit 5738S)) Prof. Tomas Sauer 5738S Anwendungen der Funktionentheorie Mo. 16:00 - 18:00 (wöchentlich), Ort: (ITZ) SR 011 Prof. Tomas Sauer Übung Veranstaltung 5452UE Bildverarbeitung Mo. Digitale bildverarbeitung script gratuit. 08:00 - 10:00 (wöchentlich), Ort: (JUR) SR 059, Fr. 08:00 - 10:00 (wöchentlich), Ort: (IM) SR 030 Kathrin Schiermeier Prof. Tomas Sauer 5734 UE Mathematical Foundations of Machine Learning Mi. 12:00 - 14:00 (wöchentlich), Ort: (JUR) HS 14, Do.
Dieser Prozeß wird Analog/Digital-Wandlung genannt (A/D-Wandlung) und von jedem Scanner durchgeführt ( Abb. 2). Der umgekehrte Weg (D/A) führt zur analogen Bildwiedergabe (z. Drucken). Bei der A/D-Wandlung werden photographische Bilder in definierte Geometrieeinheiten zerlegt (Pixel) von dem jede eine Ziffer (Farb- oder Grauwertkodierung, je nach bit-Tiefe) erhält: Das Bild wird aufgerastert! Die Überlagerung mit einem rechteckigen Raster quadratischer Elemente ( Abb. 3) führt zu der Frage, wie eng muß mein Raster sein, damit ich Objekte noch als solche erkennen kann? Primäre Fernerkundungsrasterdaten (z. (E-)TM) besitzen ihre eigene Rastergeometrie (z. 180 km x 180 km bei (10) 30m/Pixel ~ 6000 x 6000 Pixel). Digitale bildverarbeitung skript zur. Analoge Bildvorlagen besitzen eine andersartige Auflösung und müssen deshalb so fein gescannt werden (Rasterweite), daß jedes Objekt im Rasterdatensatz gut erkannt werden kann. Grundsätzlich geht bei der nicht hinreichend feinen Rasterung Information verloren, da Quadrate, die keine vollständige Grauwertausfüllung haben, nicht mit Ziffern belegt werden; die Abbildung wird blockhaft!
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