Bachelor: Geodata Science
231 - Visual Computing 1
Empfohlenes Studiensemester: 2
Turnus: Sommersemester
Sprachen: Deutsch
ECTS: 5
Prüfungsform: schrP oder mdlP, weitere Angaben siehe SPO und Studienplan
Lehrform und SWS: SU (2SWS), Ü (2SWS)
Gesamter Workload: 150 Stunden
Präsenzzeit: 30 Stunden Seminaristischer Unterricht, 30 Stunden Übung
Selbststudium: 90 Stunden
Modulverantwortung: Prof. Dr. Thomas Abmayr (FK08), Prof. Dr. Andreas Schmitt (FK08)
Empfohlene Voraussetzung für die Teilnahme
Computational Thinking
Lernziele
Fach- und Methodenkompetenz
Visual Computing beschäftigt sich mit der Fragestellung, wie die sich aus Bildern Information extrahieren lässt und wie sich Information in Bilder verwandeln lässt. Nach der Teilnahme an dieser Lehrveranstaltung kennen die Studierenden grundlegende Konzepte und Algorithmen aus diesem Bereich. Weiter sind die Studierenden in der Lage, die gelernten Methoden zum Lösen einfacher Aufgabenstellungen anzuwenden und den aufgezeigten Lösungsweg in einer Programmiersprache und unter Verwendung einer Bildverarbeitungsbibliothek umzusetzen. Die Studierenden können die vorgestellten Algorithmen und Methoden in einer Programmiersprache und unter Verwendung einer Bildverarbeitungsbibliothek eigenständig umsetzen.
Inhalt
- Digitale Bilddaten und deren Eigenschaften
- Filterung im Orts- und Frequenzbereich
- Bildsegmentierung und Merkmalsextraktion
- Farbräume
- Geometrische Transformationen
- Geometrische Modellierung
- Mehrdimensionale Vektordaten und deren bildliche Darstellung
- Parametrisierung, Vereinfachung, Verfeinerung, Interpolation und Modellierung in 3D
- Projektionen, 3D-Stereosehen und einfache Animationen
Lehrmethoden und Lernformen
Lehrvortrag; E-Learning-Material; problembasiertes Lernen; Beamer; Tafel; virtuelle Lehrräume
Verwendbarkeit des Moduls
Bachelor Geodata Science
Literatur
- Corke P. (2011): Robotics, Vision and Control: Springer Verlag
- Bender M. and Brill M. (2005): Computergrafik: Ein anwendungsorientiertes Lehrbuch, 2. Auflage: Carl Hanser Verlag, München
- Abmayr T. (2021): Einführung in die digitale Bildverarbeitung mit Matlab, unveröffentlichtes Skript zur Vorlesung: Hochschule München, Fakultät für Geoinformation