CG2 in other semesters:
SS12 SS11

Lecture Computer Graphics 2

Lecturer: Prof. Rohs
Tutorials: Sven Kratz
Hours per week: 2 (Lecture) + 2 (Tutorial)
ECTS credits: 4 (Lecture) + 2 (Tutorial)
Modul: WP10: Computergrafik II (für Master Medieninformatik)

News
Inhalt
Dates and Locations
Lecture
Tutorial
Literature

News

8.8.2012: Die Nachklausur findet am Dienstag, den 2.10.2012, von 12-14 Uhr s.t. in Theresienstr. 39, B 138 statt. Die Anmeldung zur Nachklausur ist über UniWorX möglich.

Inhalt

Die Vorlesung behandelt grundlegende Verfahren der Bildverarbeitung wie Helligkeits- und Kontrastanpassung, Filterung, Fouriertransformation, Entfernen von Bildstörungen, sowie Verfahren aus der Bildanalyse wie Kantendetektion und Erkennen von Formen. Sie legt somit die Grundlagen für das eigene Programmieren von Bilderkennungs- und Bildverarbeitungs-Software.

Dates and Locations

Lecture: Tuesday 10:00-12:00 s.t.
Location: Theresienstraße 41, Raum C 113
Tutorials:
Mittwoch 14-16 und Donnerstag 14-16 Uhr
Location: Theresienstraße 39, Raum B 133
Exam:
24.7.2012, 14-16 Uhr
Location: Hörsaal M 018 im Hauptgebäude

Lecture

Datum	Thema der Vorlesung	Folien	Podcast
24.4.	Organisatorisches, Einführung	Folien 1	Podcast 1
1.5.	keine Vorlesung (1. Mai)
8.5.	keine Vorlesung (CHI)
15.5.	Abtastung von Bildern, Digitalfotografie, Punktbasierte Verfahren der Bildverbesserung	Folien 2	Podcast 2
22.5.	Licht, Farbe, Farbmanagement	Folien 3	Podcast 3
30.5.	Konvolution, Filterung im Ortsraum (Verschiebung wegen Pfingsdienstag, Ort: Theresienstraße 39, Raum B 133, Zeit: 14-16 Uhr)	Folien 4	Podcast 4
5.6.	Fouriertransformation: Grundlagen	Folien 5	Podcast 5
12.6.	Filterung im Frequenzraum	Folien 6	Podcast 6
19.6.	Kanten, Linien, Ecken	Folien 7	Podcast 7
27.6.	Segmentierung	Folien 8	Podcast 8
3.7.	Segmentierung, Morphologische Operationen	Folien 9	Podcast 9a, Podcast 9b
10.7.	Klassifikation	Folien 10	Podcast 10
17.7.	Image Matching	Folien 11	Podcast 11

Tutorial

Im Übungsbetrieb werden die Konzepte aus der Vorlesung praktisch umgesetzt und so die Grafikprogrammierung für die Bildverarbeitung erlernt. In den Übungen werden die Python-Bibliotheken NumPy und matplotlib verwendet. NumPy und matplotlib bieten einfache Möglichkeiten zum Einlesen, Verarbeiten und Ausgeben von Bildern. In der ersten Übung wird eine Einführung in die Programmierung in Python unter NumPy und matplotlib gegeben.

Blatt Nr.	Thema des Übungsblatts	Abgabedatum	Aufgabenblatt	Folien und Materialien
1	Installation, RGB zu Y, Thresholding, Grauwertspreizung	16.5.	Übungsblatt 1	Folien zu Übung 1, Beispiel zu Übung 1
2	Moiree-Effekte, Subsampling, Kontrastverstärkung, Globale und Lokale Histogrammlinearisierung	24.5.	Übungsblatt 2, u2Images.zip	Folien zu Übung 2 Beispiel zu Übung 2
3	HSV Farbraum, Back-Projection	30.5.	Übungsblatt 3, ue3Images.zip	Folien zu Übung 3 Beispiel zu Übung 3
4	Konvolution, Unscharfmaskierung, Medianfilter	6.6.	Übungsblatt 4, ue4Images.zip, convolve.py	Folien zu Übung 4 Beispiel zu Übung 4
5	Fourier Transformation	13.6.	Übungsblatt 5	Folien zu Übung 5 Beispiel zu Übung 5
6	Filtern im Frequenzraum	20.6.	Übungsblatt 6, ue6Images.zip	Folien zu Übung 6 Beispiel zu Übung 6
7	Hough-Transformation	27.6.	Übungsblatt 7, ue7Images.zip	Folien zu Übung 7 Beispiel zu Übung 7
8	Harris Corners, Segmentierung	4.7.	Übungsblatt 8, ue8Images.zip	Folien zu Übung 8 Beispiel zu Übung 8
9	Morphologische Operationen	4.7.	Übungsblatt 9, ue9Images.zip	Folien zu Übung 9 Beispiel zu Übung 9
10	Klassifikation	11.7.	Übungsblatt 10, ue10Images.zip	Folien zu Übung 10 Beispiel zu Übung 10

Literature

Folgende Literatur ist hilfreich für den Kurs. Die Anschaffung ist jedoch nicht zwingend erforderlich zur Teilnahme.