AGNES -
Lehre und Prüfung online
Studierende in Vorlesung
Anmelden

Basics of image processing and image analysis - Detailseite

  • Funktionen:
Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung Veranstaltungsnummer 3315595
Semester SoSe 2016 SWS 2
Rhythmus jedes Semester Moodle-Link  
Veranstaltungsstatus Freigegeben für Vorlesungsverzeichnis  Freigegeben  Sprache deutsch
Weitere Links LV im Stundenplan des Instituts f. Physik
Belegungsfrist Es findet keine Online-Belegung über AGNES statt!

Termine

Gruppe 1 iCalendar Export iCalendar Export
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer
iCalendar Export Mi. 11:00 bis 13:00 wöch 20.04.2016 bis 20.07.2016 
Einzeltermine anzeigen
Lise Meitner-Haus - 2.102 Newtonstraße 15 (NEW15) - (Unterrichtsraum)   findet statt     1000
Gruppe 1:
 

Studiengänge
Abschluss Studiengang LP Semester
Master of Science  Physik Hauptfach ( POVersion: 2010 )     2 - 4 
Zuordnung zu Einrichtungen
Einrichtung
Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät, Institut für Physik
Inhalt
Kommentar Lern- und Qualifikationsziele
The aim is to acquaint students with the different methods available for image processing and analysis, and to give them hands-on experience in applying the theoretical concepts of the course on real-life applications in a programming project.
Voraussetzungen
Prerequisites are knowledge of undergraduate level of algebra, calculus and preferably Fourier transforms and statistics. Some experience in computer programming is helpful. However the necessary tools will also be taught during the exercises.
Gliederung / Themen / Inhalte
This lecture teaches basic image processing and data analysis. During the practica we will work on programing projects that implement concepts from the theory lessons.

This is the content:

First the basics of image formation are introduced, and this will give the student a sound basis for learning about such things as:
- Nyquist sample criterion
- Linear and non-linear filters
- Background removal
- Noise statistics
- Interpolation
- ...

Then an extensive introduction to tomography follows:
- Radon transform
- Algebraic reconstruction techniques
- Reconstruction artifacts
- ...

Then it is time for processing of hyperspectral data, with a focus on principal component analysis.

Time permitting, there'll be an introduction to statistical experimental design towards the end.


Bemerkung Ansprechpartner
W. Van den Broek, Newtonstrasse 15, 3'305
Prüfung 50% of the grade is assigned in the oral exam at the end, and another 50% on the programming projects.

Strukturbaum

Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SoSe 2016. Aktuelles Semester: WiSe 2019/20.
Humboldt-Universität zu Berlin | Unter den Linden 6 | D-10099 Berlin