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Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Master of Science Informatik

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

Universität Erlangen-Nürnberg

Master of Science Informatik

Prof. Dr.

2024

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

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Computational Imaging Project - Cheatsheet
Computational Imaging Project - Cheatsheet Grundlagen der Bildaufnahme Definition: Bildaufnahme-Techniken und -Prinzipien zur Umwandlung physikalischer Szenen in digitale Bilder Details: Lichtquellen und Beleuchtungsmodelle Kameramodell: Projektionsmodell und Abbildungsgeometrie Bildsensoren: CCD und CMOS Farbräume und Farbmodellierung Abtastung und Quantisierung Inverse Probleme und ihre Lösung D...

Computational Imaging Project - Cheatsheet

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Computational Imaging Project - Exam
Computational Imaging Project - Exam Aufgabe 1) Du hast ein vollkommen schwarzes Bild einer Szene aufgenommen, die von einem einzelnen Punktlicht beleuchtet wird. Daher sind alle Punkte der Szene sichtbar, aber es gibt nur ein Schatten. Das Kameramodell ist ein pinhole Modell und die Kamera hat ein CCD-Sensor. a) (a) Lichtquellen und Beleuchtungsmodelle: Beschreibe, wie die Position und Intensität...

Computational Imaging Project - Exam

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Was beinhaltet das Kameramodell in der Bildaufnahme?

Welche Bildsensoren sind in der Bildaufnahme üblich?

Was versteht man unter Abtastung und Quantisierung in der Bildaufnahme?

Was beschäftigt sich mit der Schlussfolgerung von Ursachen aus beobachteten Daten?

Welche Formel beschreibt einen Regularisierungsansatz zur Stabilisierung schlecht gestellter Probleme?

In welchen Anwendungsbereichen werden inverse Probleme häufig eingesetzt?

Was sind iterative Rekonstruktionsalgorithmen?

Welche Vorteile bieten iterative Methoden gegenüber direkten Methoden?

Welche Regularisierungsalgorithmen werden typischerweise verwendet?

Was ist die Hauptfunktion von 3D-Bildgebungstechnologien wie LIDAR und ToF-Kameras?

Wie berechnet man die Distanz mit der LIDAR-Technologie?

Welche Aussage beschreibt einen Nachteil von ToF-Kameras?

Welche Arten von Filtern lassen spezifische Frequenzen passieren und dämpfen andere?

Wie lässt sich ein Tiefpassfilter mathematisch beschreiben?

Was beschreibt ein Hochpassfilter mathematisch?

Was versteht man unter der Bilderkennung im Kontext des Maschinellen Lernens?

Welche Architektur wird häufig zur Merkmalextraktion in der Bildverarbeitung genutzt?

Welche Technik wird in der Bildverbesserung verwendet, um Bilder zu optimieren?

Was ist das Ziel der Rauschreduzierung und Bildglättung in der Bildverarbeitung?

Welches mathematische Konzept liegt den Verfahren der Rauschreduzierung und Bildglättung zugrunde?

Welches ist eine häufig verwendete Technik zur Rauschreduzierung?

Was ist die Definition der Fourier-Transformation in der Bildrekonstruktion?

Welche Formel beschreibt die Fourier-Transformation für die Bildverarbeitung?

Welche Anwendungen hat die Fourier-Transformation in der Bildverarbeitung?

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Diese Konzepte musst du verstehen, um Computational Imaging Project an der Universität Erlangen-Nürnberg zu meistern:

01
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Einführung in die Computational Imaging

Diese Vorlesung bietet eine Einführung in Computational Imaging und behandelt die wichtigsten Konzepte und Technologien. Es wird vermittelt, wie digitale Bilder erfasst, verarbeitet und analysiert werden.

  • Grundlagen der Bildaufnahme
  • Digitale Bildverarbeitung und -analyse
  • Sensorik und Bildakquisitionstechniken
  • Bildrekonstruktionsmethoden
  • Anwendungen von Computational Imaging in verschiedenen Bereichen
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02
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Bildverarbeitung

In diesem Abschnitt werden die theoretischen und praktischen Aspekte der Bildverarbeitung behandelt. Es wird erklärt, wie Bilder durch verschiedene Algorithmen manipuliert und verbessert werden können.

  • Filtertechniken (z.B. Tiefpass-, Hochpassfilter)
  • Rauschreduzierung und Bildglättung
  • Kantendetektion und Segmentierung
  • Morphologische Operationen
  • Bildtransformationen und -registrierung
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03
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Rekonstruktionsmethoden

Dieser Teil der Vorlesung konzentriert sich auf Rekonstruktionsalgorithmen, die verwendet werden, um Bilder aus unvollständigen oder verrauschten Daten zu rekonstruieren.

  • Inverse Probleme und ihre Lösung
  • Iterative Rekonstruktionsalgorithmen
  • Fourier-Transformation in der Bildrekonstruktion
  • Faltung und Entfaltung
  • Anwendung von Rekonstruktionsmethoden in der Medizin und anderen Feldern
Karteikarten generieren
04
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Sensoren und Bildgebungssysteme

Es wird ein Überblick über verschiedene Sensoren und Bildgebungssysteme gegeben, die in der Computational Imaging verwendet werden. Dazu gehören die physikalischen Prinzipien und Anwendungsbereiche.

  • CCD- und CMOS-Sensoren
  • Multispektrale und hyperspektrale Bildgebung
  • 3D-Bildgebungstechnologien (z.B. LIDAR, ToF-Kameras)
  • Thermische Bildgebung
  • Biosensoren und medizinische Bildgebungssysteme
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05
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Anwendungen und Projektentwicklung

In diesem praktischen Teil der Vorlesung werden die Studierenden ein eigenes Projekt im Bereich Computational Imaging entwickeln und durchführen. Dies umfasst die Planung, Umsetzung und Auswertung.

  • Projektplanung und -management
  • Anwendung von Machine Learning in der Bildverarbeitung
  • Softwaretools und Programmierung (z.B. Python, MATLAB)
  • Datenanalyse und Visualisierung
  • Präsentation und Dokumentation der Projektergebnisse
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Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

Computational Imaging Project an Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

Im Rahmen des Studiengangs Informatik an der Universität Erlangen-Nürnberg hast Du die Möglichkeit, am Computational Imaging Project Praktikum teilzunehmen. Diese praxisorientierte Veranstaltung bietet Dir die Chance, die theoretischen Grundlagen der Computergestützten Bildgebung in praktischen Projekten anzuwenden und zu vertiefen. Dabei steht die interdisziplinäre Anwendung von Informatikmethoden zur Lösung komplexer bildgebender Probleme im Vordergrund. Der Kurs ist ideal, um Deine Fähigkeiten in der Programmierung, Bildverarbeitung und algorithmischen Problemlösung weiter auszubauen.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Das Praktikum umfasst insgesamt 150 Stunden, darunter 50 Stunden Präsenzunterricht und 100 Stunden eigenständiges Projektarbeit.

Studienleistungen: Am Ende des Kurses präsentierst Du Dein Projekt und legst einen schriftlichen Abschlussbericht vor.

Angebotstermine: Das Praktikum wird ausschließlich im Sommersemester angeboten.

Curriculum-Highlights: Bildverarbeitung, Algorithmenentwicklung, Programmierung in Matlab/Python, Interdisziplinäre Projektarbeit

So bereitest Du Dich optimal auf die Prüfung vor

Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.

Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.

Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.

Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.

Nutzung von StudySmarter:

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