Universität Wien
Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.

052600 VU Signal and Image Processing (2021S)

6.00 ECTS (4.00 SWS), SPL 5 - Informatik und Wirtschaftsinformatik
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
Moodle

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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

Due to the ongoing pandemic, all lectures will be held online until further notice.

  • Dienstag 02.03. 15:00 - 16:30 Digital
  • Mittwoch 03.03. 15:00 - 16:30 Digital
  • Dienstag 09.03. 15:00 - 16:30 Digital
  • Mittwoch 10.03. 15:00 - 16:30 Digital
  • Dienstag 16.03. 15:00 - 16:30 Digital
  • Mittwoch 17.03. 15:00 - 16:30 Digital
  • Dienstag 23.03. 15:00 - 16:30 Digital
  • Mittwoch 24.03. 15:00 - 16:30 Digital
  • Dienstag 13.04. 15:00 - 16:30 Digital
  • Mittwoch 14.04. 15:00 - 16:30 Digital
  • Dienstag 20.04. 15:00 - 16:30 Digital
  • Mittwoch 21.04. 15:00 - 16:30 Digital
  • Dienstag 27.04. 15:00 - 16:30 Digital
  • Mittwoch 28.04. 15:00 - 16:30 Digital
  • Dienstag 04.05. 15:00 - 16:30 Digital
  • Mittwoch 05.05. 15:00 - 16:30 Digital
  • Dienstag 11.05. 15:00 - 16:30 Digital
  • Mittwoch 12.05. 15:00 - 16:30 Digital
  • Dienstag 18.05. 15:00 - 16:30 Digital
  • Mittwoch 19.05. 15:00 - 16:30 Digital
  • Mittwoch 26.05. 15:00 - 16:30 Digital
  • Dienstag 01.06. 15:00 - 16:30 Digital
  • Mittwoch 02.06. 15:00 - 16:30 Digital
  • Dienstag 08.06. 15:00 - 16:30 Digital
  • Mittwoch 09.06. 15:00 - 16:30 Digital
  • Dienstag 15.06. 15:00 - 16:30 Digital
  • Mittwoch 16.06. 15:00 - 16:30 Digital
  • Dienstag 22.06. 15:00 - 16:30 Digital
  • Mittwoch 23.06. 15:00 - 16:30 Digital
  • Dienstag 29.06. 15:00 - 16:30 Digital
  • Mittwoch 30.06. 15:00 - 16:30 Digital

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Signals with temporal or spatial structure 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. In this course, we study the mathematical foundations of signal processing and learn how to implement and apply commonly used algorithms in image analysis. Topics we cover include linear time-invariant (LTI) systems, convolution, the Fourier transform and its extensions, sampling and filtering of signals, spectral analysis, information theoretic coding and wavelet analysis.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Assignments: 51%
2xReaction sheets: 4%
Midterm: 20%
Final: 25%

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Teilnahmevorraussetzungen: StEOP, PR2, MG2, THI, MOD, ADS
Empfohlene Teilnahmevoraussetzung: NUM

The grading scale for the course will be:
1: at least 87.5%
2: at least 75.0%
3: at least 62.5%
4: at least 50.0%

Prüfungsstoff

The major goals of this course include:
* understanding the mathematical foundations of signal processing
* being able to implement commonly used signal processing algorithms in Python
* applying signal processing algorithms to image analysis

Literatur

1. Alan V. Oppenheim, Ronald W. Schafer, Discrete-Time Signal Processing, 3rd Edition, Pearson, 2010
2. Rafael C. Gonzales, Richard E. Woods Digital Image Processing 4th edition, Addison-Wesley, 2018.
3. Donald B. Percival, Andrew T. Walden, Spectral Analysis for Physical Applications, Cambridge University Press, 1993

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Module: SIP AKM IMI

Letzte Änderung: Fr 12.05.2023 00:13