Universität Wien
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050080 VU 3D Image Processing (2015W)

Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung

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Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

Details

max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Dienstag 06.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
  • Dienstag 13.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
  • Dienstag 20.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
  • Dienstag 27.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
  • Dienstag 03.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
  • Dienstag 10.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
  • Dienstag 17.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
  • Dienstag 24.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
  • Dienstag 01.12. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
  • Dienstag 15.12. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
  • Dienstag 12.01. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
  • Dienstag 19.01. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
  • Dienstag 26.01. 09:45 - 11:15 Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Spatial signals are ubiquitous. Whether they are 1D signals, as in audio or time-dependent measurement/sensors, whether these are 2D photographs and LIDAR images or whether they are 3D medical volumes, climate models, or computational fluid studies; these signals are everywhere. While many of the techniques we are covering can be explained in 1D (and for didactic reasons we will fall back to 1D a number of times) there is a fundamental difference when we need to create models of processing for more-than-1D signals. While most of "image" processing is really focused on 2D images, it is important to me that we keep the 3-dimensional nature of the world we live in in mind from day one. Hence, I am presenting a course, which is mostly an image processing course, but with some topics that are necessary to properly deal with 3D images.

* basic image transformations, some mathematical basics
* Fourier transform
* convolution
* 3D scalar data / projection, rendering
* image restoration and reconstruction (denoising)
* vectors and tensors
* wavelets and multi-resolution

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Übungen: 50%
Reaktionsblätter: 5%
Endprüfung: 45%

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

The major goals of this course include:
* understanding transforms and being able to apply them to 2D images and 3D data
* understanding of implementations in Matlab
* use of rendering methods for understanding 3D data

Prüfungsstoff

Literatur

Rafael C. Gonzales, Richard E. Woods Digital Image Processing 3rd edition, Addison-Wesley, 2008.

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:29