Automatische Sichtprüfung und Bildverarbeitung

  • Typ: Vorlesung (V)
  • Zielgruppe: Hauptdiplom / Master
  • Lehrstuhl: IAR Beyerer
  • Semester: WS 26/27
  • Ort:

    50.34 Raum -102 (UG)
  • Zeit:

    Mo. 15:45 - 17:15, wöchentlich


    Do. 17:30 - 19:00, wöchentlich
  • Beginn: 26.10.2026
  • Dozent: Prof. Dr.-Ing. Jürgen Beyerer
  • SWS: 4
  • ECTS: 6
  • LVNr.: 2424169
  • Hinweis: Präsenz
Links
Inhalt

Behandelte Themen:

  • Sensoren und Verfahren zur Bildgewinnung
  • Licht und Farbe
  • Bildsignale
  • Wellenoptik
  • Vorverarbeitung und Bildverbesserung
  • Bildrestauration
  • Segmentierung
  • Morphologische Bildverarbeitung
  • Texturanalyse
  • Detektion
  • Bildpyramiden, Multiskalenanalyse und Wavelet- Transformation

Arbeitsaufwand: Gesamt: ca. 180h, davon
1. Präsenzzeit in Vorlesungen: 46h
2. Vor-/Nachbereitung derselbigen: 44h
3. Klausurvorbereitung und Präsenz in selbiger: 90h

Lernziele:

  • Studierende haben fundierte Kenntnisse in den grundlegenden Methoden der Bildverarbeitung (Vorverarbeitung und Bildverbesserung, Bildrestauration, Segmentierung, Morphologische Bildverarbeitung, Texturanalyse, Detektion, Bildpyramiden, Multiskalenanalyse und Wavelet-Transformation).
  • Studierende sind in der Lage, Lösungskonzepte für Aufgaben der automatischen Sichtprüfung zu erarbeiten und zu bewerten.
  • Studierende haben fundiertes Wissen über verschiedene Sensoren und Verfahren zur Aufnahme bildhafter Daten sowie über die hierfür relevanten optischen Gesetzmäßigkeiten
  • Studierende kennen unterschiedliche Konzepte, um bildhafte Daten zu beschreiben und kennen die hierzu notwendigen systemtheoretischen Methoden und Zusammenhänge.
VortragsspracheDeutsch
Literaturhinweise

Weiterführende Literatur

- R. C. Gonzalez und R. E. Woods, Digital Image Processing, Prentice-Hall, Englewood Cliffs, New Jersey, 2002
- B. Jähne, Digitale Bildverarbeitung, Springer, Berlin, 2002

Organisatorisches

Die Erfolgskontrolle wird in der Modulbeschreibung erläutert.

Empfehlungen:

Grundkenntnisse der Optik und der Signalverarbeitung sind hilfreich.

Inhalt der Vorlesung

Die Vorlesung behandelt Gewinnung, Beschreibung, Verarbeitung und Auswertung von Bilddaten zum Zwecke der automatischen Sichtprüfung. Es werden verschiedene Sensoren und Verfahren zur Aufnahme bildhafter Daten sowie die hierfür relevanten optischen Gesetzmäßigkeiten behandelt. Ausführlich wird auf die mathematische Beschreibung von Bildsignalen eingegangen. Die hierzu notwendigen systemtheoretischen Methoden und Zusammenhänge werden hergeleitet und diskutiert. Die zweite Hälfte der Vorlesung befasst sich mit den verschiedenen Teilaufgaben und allen wichtigen Signalverarbeitungsmethoden der digitalen Bildverarbeitung und -auswertung.

Aktuelle Hinweise

Die nächste Klausur findet am Donnestag, 24.09.2026 - 10:00 bis 12:00 Uhr im Engelbert-Arnold-Hörsaal (EAS, 11.10) statt.
Bitte mitbringen: Studierendenausweis und Personalausweis.

Weitere Informationen finden Sie im Vorlesungsverzeichnis.

Material zur Vorlesung

Die Vorlesungsfolien werden semesterbegleitend zur Verfügung gestellt. Zum Herunterladen der PDF-Dateien benötigen Sie die Zugangsdaten, die in der Vorlesung genannt werden. Die Zugangsdaten sind ebenfalls in ILIAS einsehbar.
GrößeStand
Kapitel 1Einleitung6.72 MB   06.11.2025
Kapitel 2Sensoren und Verfahren zur Bildgewinnung13.40 MB   06.11.2025
Kapitel 3Licht und Farbe4.50 MB   24.11.2025
Kapitel 4Bildsignale6.46 MB   04.03.2026
Kapitel 5Wellen und Photonen2.53 MB   04.03.2026
Kapitel 6Vorverarbeitung und Bildverbesserung4.52 MB   04.03.2026
Kapitel 7Bildrestauration5.12 MB   29.01.2025
Kapitel 8Segmentierung5.18 MB   04.03.2026
Kapitel 9Morphologische Bildverarbeitung2.88 MB   29.01.2025
Kapitel 10Texturanalyse4.25 MB   18.02.2025
Kapitel 11Detektion4.70 MB   04.03.2026
Kapitel 12Bildpyramiden, Multiskalenanalyse und Wavelet-Transformation1.23 MB   04.03.2026
BeispielAdaptive Separation von Linientexturen3.13 MB   10.01.2011
AnhangTabellen zur Fouriertransformation1.51 MB   11.02.2020

Vorlesungsmitschnitte

Kapitel 1 Einleitung
Kapitel 2 Teil I,   Teil II,   Teil III,   Teil IV,   Teil V,   Teil VI
Kapitel 3 Teil I,   Teil II,   Teil III
Kapitel 4 Teil I,   Teil II,   Teil III,   Teil IV,   Teil V,   Teil VI,   Teil VII,   Teil VIII
Kapitel 5 Teil I,   Teil II
Kapitel 6 Teil I,   Teil II,   Teil III,   Teil IV
Kapitel 7 Teil I,   Teil II
Kapitel 8 Teil I,   Teil II,   Teil III,   Teil IV
Kapitel 9 Teil I,   Teil II,   Teil III
Kapitel 10 Teil I,   Teil II
Kapitel 11 Teil I,   Teil II,   Teil III

Bewertungen der Vorlesung