|
|
Wavelet-Transformationen in der Bildverarbeitung (WTBV)- Dozent/in
- apl. Prof. Dr. i. R. Volker Strehl
- Angaben
- Vorlesung
3 SWS, benoteter Schein, ECTS-Studium, ECTS-Credits: 7,5, Sprache Deutsch oder Englisch
Zeit und Ort: Di 16:15 - 17:45, 02.133-113; Mi 16:15 - 17:45, RZ 2.037; Bemerkung zu Zeit und Ort: Die Vorlesungstermine werden in der Vorbesprechung in Absprache mit den Studierenden festgelegt.
- Studienfächer / Studienrichtungen
- WPF INF-BA-V-ME ab 4
WPF INF-BA-V-THI ab 5
WPF INF-MA ab 1
WPF MT-MA-BDV ab 1
- Inhalt
- Das klassische Verfahren der Fourier-Analyse stellt Funktionen als Überlagerungen von trigonometrischen
Funktionen dar, dient also in erster Linie der Behandlung von stationären Eigenschaften von Signalen. Für die
Untersuchung von kurzzeitigen ("transienten") Eigenschaften von Signalen ist die historisch wesentlich jüngere
Wavelet-Analyse das Mittel der Wahl. Wavelets stellen Funktionen als Überlagerungen von Signal-Bausteinen dar,
die im Zeit- und Frequenzbereich gut begrenzt sind und die mittels Skalierung und Verschiebung aus einem
"Mutter-Wavelet" gewonnen werden. Während es i.w. "nur" eine Fourier-Theorie gibt, ist das Spektrum der
Möglichkeiten bei Wavelets ungleich grösser -- aber Wavelets mit guten Eigenschaften zu konstruieren ist
trotzdem alles andere als eine offensichtliche Angelegenheit.
Die Vorlesung ist sowohl theoretisch als auch praktisch orientiert. Auf der theoretischen Seite sollen die
Prinzipien der kontinuierlichen und diskreten Wavelet-Analyse, der Multiskalenanalyse und der Konstruktion
"kompakter" und "glatter" Wavelets behandelt werden -- wobei die Fourier-Theorie dann doch wieder eine
erhebliche Rolle spielt! An Beispielen aus der Bildverarbeitung (Rauschunterdrückung, Datenkompression,
Kantenerkennung) soll die Anwendung von Wavelets behandelt und auch praktisch (Matlab!) geübt werden.
Spezielle Vorkenntnisse auf Seiten der Teilnehmer werden nicht erwartet, auch wenn etwas vorherige
Bekanntschaft mit Fourier-Analyse und Begriffen der Signal- und Bildverarbeitung nützlich sein wird. Es soll
aber nicht verschwiegen werden, dass der Stoff ein nicht geringes Mass an mathematischer Denkweise und Technik
verlangt, also die Bereitschaft zur Auseinandersetzung damit erwartet wird.
- Empfohlene Literatur
- Literatur (eine Auswahl):
J. Bergh, F. Ekstedt, M. Lindberg:
Wavelets mit Anwendungen in der Signal- und Bildverarbeitung, Springer, 2007. A. Bogess, F. J. Narcowich:
A First Course in Wavelets with Fourier Analysis,
Prentice-Hall, 2001. A. Jaffard, Y. Meyer, R. D. Ryan:
Wavelets, Tools for Science & Technology,
SIAM, 2001. Y. Nievergelt:
Wavelets Made Easy,
Birkhäuser, 1999. R. M. Rao, A. S. Bopardikar:
Wavelet Transforms,
Addison-Wesley, 1998. J. S. Walker:
A Primer on Wavelets and their Scientific Applications,
Chapman & Hall, 1999. D. F. Walnut:
An Introduction to Wavelet Analysis,
Birkhäuser, 2002.
- ECTS-Informationen:
- Credits: 7,5
- Zusätzliche Informationen
- Schlagwörter: wavelets, signal processing, image processing, Signalverarbeitung, Bildverarbeitung
Erwartete Teilnehmerzahl: 25
www: http://www5.informatik.uni-erlangen.de/lectures/ws-1617/wavelet-transformationen-in-der-bildverarbeitung-wtbv/
- Zugeordnete Lehrveranstaltungen
- UE: Wavelet-Transformationen in der Bildverarbeitung Theorieergänzung
-
Dozent/in: apl. Prof. Dr. i. R. Volker Strehl
Zeit und Ort: n.V.; Bemerkung zu Zeit und Ort: Ort/Zeit n.V.
- UE: Wavelet-Transformationen in der Bildverarbeitung Übung
-
Dozent/in: Dr.-Ing. Christian Riess
www: http://www5.informatik.uni-erlangen.de/lectures/ws-1617/wavelet-transformationen-in-der-bildverarbeitung-wtbv
- Verwendung in folgenden UnivIS-Modulen
- Startsemester WS 2016/2017:
- Wavelet-Transformationen in der Bildverarbeitung - V+UE (WTBV-V+UE)
- Wavelet-Transformationen in der Bildverarbeitung - V+UE+TE (WTBV-V+UE+TE)
- Institution: Lehrstuhl für Informatik 5 (Mustererkennung)
|
 |
|
|
UnivIS ist ein Produkt der Config eG, Buckenhof |
|
|