Modul MA4500-KP04, MA4500

Mathematische Methoden der Bildverarbeitung (MatheBildv)

Dauer:

1 Semester

Angebotsturnus:

Jedes zweite Wintersemester

Leistungspunkte:

Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:

Master Medizinische Ingenieurwissenschaft 2020 (Wahlpflicht), Mathematik/Naturwissenschaften, Beliebiges Fachsemester
Master Medizinische Informatik 2019 (Wahlpflicht), Medizinische Bildverarbeitung, 1. oder 2. Fachsemester
Master Medizinische Informatik 2014 (Wahlpflicht), Medizinische Bildverarbeitung, 1. oder 2. Fachsemester
Master Medizinische Ingenieurwissenschaft 2014 (Wahlpflicht), Mathematik/Naturwissenschaften, 1. oder 3. Fachsemester
Master Medizinische Ingenieurwissenschaft 2011 (Wahlpflicht), Mathematik, 1. oder 3. Fachsemester
Master Informatik 2012 (Wahlpflicht), Vertiefungsblock Bildgebende Systeme, 2. oder 3. Fachsemester
Master Medizinische Ingenieurwissenschaft 2011 (Vertiefung), Bildgebende Systeme, Signal- und Bildverarbeitung, 1. oder 3. Fachsemester
Master Informatik 2012 (Pflicht), Vertiefungsblock Numerische Bildverarbeitung, 2. oder 3. Fachsemester
Master Mathematik in Medizin und Lebenswissenschaften 2010 (Pflicht), Mathematik, 1. oder 3. Fachsemester

Lehrveranstaltungen:

MA4500-Ü: Mathematik der Bildverarbeitung (Übung, 1 SWS)
MA4500-V: Mathematik der Bildverarbeitung (Vorlesung, 2 SWS)

Workload:

65 Stunden Selbststudium und Aufgabenbearbeitung
45 Stunden Präsenzstudium
10 Stunden Prüfungsvorbereitung

Lehrinhalte:
Bildverarbeitung Digitale Bilder Operatoren im Originalbereich Operatoren im Fourierbereich Deblurring Totale Variation Segmentierungsverfahren Levelsetmethoden

Qualifikationsziele/Kompetenzen:

Studierende besitzen ein fundiertes mathematisches Verständnis der grundlegenden Bildverarbeitungstechniken.
Studierende können typische mathematische Verfahren der Bildverarbeitung vergleichen und bewerten.
Studierende können typische mathematische Methoden der Bildverarbeitung herleiten.
Studierende verstehen die wichtigsten Bildoperatoren.
Studierende verstehen fundamentale Diskretisierungsmethoden.
Studierende verstehen typische numerische Verfahren in der Bildverarbeitung.
Studierende können fundamentale Bildverarbeitungsmethoden implementieren.
Fachübergreifende Aspekte:
Studierende besitzen fortgeschrittene Modellbildungskompetenz.
Studierende können theoretische Konzepte in die Praxis umsetzen.
Studierende besitzen Implementierungserfahrung.
Studierende können praktische Probleme abstrahieren.

Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch:

Klausur oder mündliche Prüfung nach Maßgabe des Dozenten

Voraussetzung für:

Variationsrechnung und Partielle Differentialgleichungen (MA5034-KP04, MA5034)

Setzt voraus:

Modulverantwortlicher:

Prof. Dr. rer. nat. Jan Modersitzki

Lehrende:

Institut für Mathematische Methoden der Bildverarbeitung

Literatur:

Gonzalez, Woods: Digital Image Processing - Prentice Hall, 2007
Russ: The Image Processing Handbook - CRC Press, 2011
Handels: Medizinische Bildverarbeitung - Vieweg+Teubner, 2009

Sprache:

Sowohl Deutsch- wie Englischkenntnisse nötig

Bemerkungen:

Zulassungsvoraussetzungen zum Modul:
- Keine (Die Kompetenzen der vorausgesetzten Module werden für dieses Modul benötigt, die Module stellen aber keine Zulassungsvoraussetzung dar.)

Zulassungsvoraussetzungen zur Prüfung:
- Prüfungsvorleistungen können zu Beginn des Semesters festgelegt werden. Sind Vorleistungen definiert, müssen diese vor der Erstprüfung erbracht und positiv bewertet worden sein.