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# Einführung - Übersicht Bildverarbeitungsprozess
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## Bildverarbeitung
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Bildverarbeitung / Bildanalyse
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- Wissenschaft von der algorithmischen Verarbeitung von Informationen in Bildern
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- Ziel: Ableitung relevanter (nützlicher) Parameter
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- Anwendung in nahezu allen Bereichen von Wissenschaft und Technik, Medizin und Alltag
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Vorlesung BVM
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- Grundlagen der Digitalen Bildverarbeitung
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- Anwendungsfokus: Medizinische Bildverarbeitung
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Anwendungsfelder digitaler Bildverarbeitung
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- Medizinische Diagnostik und Therapie
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- Röntgen, CT, DSA, PET, SPECT, Ultraschall, MRI, fMRI, OCT
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- Biolog. Bildgebung
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- Histologie, Mikroskopie, Zählung, Klassifikation u. Morphologie von Zellen, Bewegungsanalyse, Wachstum
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- Forensik / Rechtsmedizin
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- Fingerabdruck, Gesichtserkennung
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- Mensch-Maschine-Kommunikation / Robotik
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- Gestenerkennung, Zeichensprache, Orientierung im Raum
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- Dokumentenverarbeitung
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- Automatische Texterkennung (OCR), Scannen, Archivieren, Fotografie
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- Industrie / Materialforschung
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- Qualitätssicherung, automatisches Zählen, Komponentenerkennung
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- Remote Sensing
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- Ernte, Wetter, Vermessung, Militär, Astronomie
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Medizinische Bildverarbeitung
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- Anwendungsfelder
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- Diagnose
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- Screening
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- OP-Planung
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- Bestrahlungsplanung
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- Ausbildung
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- Eigenschaften
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- Große Komplexität / multimodal (verschiedene bildgebende Verfahren)
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- Variabilität der Objekte /individuelle Unterschiede
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- Große Bedeutung feinster Strukturen
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- Dreidimensionale / dynamische Bilddaten
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- Vergleichbarkeit mit Standardfällen
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- Hohe Robustheit notwendig
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Modellgestützte Interpretation
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- Bildinformationen
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- Modell- bzw. anwendungsspezifische Interpretation des Bildes
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- Bild nur unter Erwartungshaltung bzw. mit Hilfe eines Modells interpretierbar
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- Können verfälscht oder widersprüchlich sein
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- Bildrestauration
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- ''Pin Cushion'' Verzerrung, ''Barrel'' Verzerrung
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- Verzerrung durch Bewegung (Restauration durch inverse Filterung)
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- Fokussierungsunschärfe
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- Verrauschtes Bild -> Gauß-Filter
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- ,,Salz und Pfeffer'' Rauschen -> Medianfilter
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- Kontraständerung
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- Bildregistrierung
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- Segmentierung
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- Schwellwertsegmentierung
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- Erkennung von Kreisen (Hough-Transformation)
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- Merkmale und Klassifikation
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## Vorlesungsinhalt
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0. Einführung
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- Bildverarbeitungsprozess
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1. Bildrepräsentation und Bildeigenschaften
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- Ortsbereich
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- Spektralbereich
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- Diskrete 2D-Faltung
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2. Bildvorverarbeitung
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- Bildrestauration
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- Bildregistrierung
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- Bildverbesserung
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3. Segmentierung
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- Pixel- bzw. histogrammbasierteSegmentierung
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- Regionen-basierte Segmentierung
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- Kantenbasierte Segmentierung
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- Wasserscheidentransformation
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- Modellbasierte Segmentierung
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4. Morphologische Operationen
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- Morphologische Basisoperationen
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- Entfernen von Segmentierungsfehlern
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- Bestimmung von Formmerkmalen
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5. Merkmalsextraktion und Klassifikation
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- RegionenbasierteMerkmale
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- Formbasierte Merkmale
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- Einführung in die Klassifikation
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# Literaturempfehlungen
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- Wilhelm Burger and MarkJ. Burge, ,,Digitale Bildverarbeitung – eine algorithmische Einführung mit Java'', Springer, 3. Auflage, 2015
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- Klaus D. Tönnies, ,,Grundlagen der Bildverarbeitung'', Pearson Studium, 1. Auflage, 2005
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- Heinz Handels, ,,Medizinische Bildverarbeitung'', Vieweg+Teubner, 2. Auflage, 2009
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- Bernd Jähne, ,,Digitale Bildverarbeitung'', Springer, 6. Auflage, 2005
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||
- Angelika Erhardt, ,,Einführung in die Digitale Bildverarbeitung'', Vieweg+Teubner, 1.Auflage, 2008
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||
- Rafael C. Gonzales and Richard E. Woods, ,,Digital Image Processing'', Pearson International, 3. Edition,2008
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||
- Geoff Dougherty, ,,Digital Image Processing for Medical Applications'', Cambridge University Press, 1. Edition, 2009
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||
- William K. Pratt, ,,DigitalImageProcessing'', Wiley, 4. Edition, 2007
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||
- John L. Semmlow, ,,Biosignal and Medical Image Processing'', CRCPress, 2. Edition, 2009 |