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Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Master of Science Informatik
Universität Erlangen-Nürnberg
Master of Science Informatik
Prof. Dr.
2024
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Dieser Abschnitt behandelt die verschiedenen Methoden und Technologien zur Aufnahme von Bildern, einschließlich der Theorie und Praxis der Fotografie.
Hier werden die Techniken zur Verarbeitung und Analyse von digitalen Bildern vorgestellt, mit einem Fokus auf Algorithmen und Methoden zur Verbesserung und Interpretation von Bilddaten.
Dieser Bereich konzentriert sich auf die Erzeugung und Manipulation von visuellen Inhalten, sowohl in 2D als auch in 3D, durch den Einsatz von Grafikalgorithmen und Software.
Die 3D-Rekonstruktion befasst sich mit der Wiederherstellung von dreidimensionalen Modellen aus zweidimensionalen Bildern und Daten.
Computational Photography beschäftigt sich mit der Anwendung von Algorithmen und Computertechniken zur Verbesserung und Erweiterung von fotografischen Prozessen.
Der Kurs 'Computational Photography and Capture' an der Universität Erlangen-Nürnberg ist eine spannende Ergänzung des Informatik-Studiums. In dieser Vorlesung und den dazugehörigen Übungen tauchst Du tief in die Welt der Bildaufnahme, Bildverarbeitung und Computergrafik ein. Du lernst nicht nur die theoretischen Grundlagen kennen, sondern auch praktische Anwendungen, die Du wöchentlich umsetzen kannst. Dadurch wird Dir ein umfassendes Verständnis von modernen Techniken und Technologien im Bereich der Computergrafik und der 3D-Rekonstruktion vermittelt.
Kursleiter: Prof. Dr.
Modulstruktur: Das Modul besteht sowohl aus theoretischen Vorlesungen als auch aus praktischen Übungen, die wöchentlich stattfinden.
Studienleistungen: Die Leistungskontrolle erfolgt durch eine schriftliche Abschlussprüfung. Zusätzlich können Projektarbeiten und Hausaufgaben Teil der Bewertung sein.
Angebotstermine: Die Vorlesung wird im Wintersemester angeboten.
Curriculum-Highlights: Bildaufnahmeverfahren, Bildverarbeitung, Computergrafik, 3D-Rekonstruktion, Computational Photography
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.
Wenqian D.
Jianyu Z.
Lihua R.
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