Bildverarbeitung (Bild: M. Schuff, D. Kunz/TH Köln)

Bildverarbeitung

Medien bestehen vor allem aus Bild- und Tondaten. Rein quantitativ dominieren dabei die Bilddaten, da beispielsweise bei einer Videosequenz ohne Kompression pro Sekunde 100 bis 1000-mal mehr Bild- als Tondaten anfallen. Medientechnologien umfassen daher insbesondere Methoden zur Verarbeitung von Bilddaten, d.h. bei der Bildverarbeitung handelt es sich um eine zentrale Medientechnologie.

Bildverarbeitung in der MedizinBildverarbeitung in der Medizin (Bild: T. Aach, Bearbeitung: D. Kunz)

​Die Aufgaben der Bildverarbeitung sind dabei vielfältig. Sie beginnt bei der Aufbereitung der Daten aus der Bildquelle z.B. zur Beseitigung von Aufnahmefehlern und endet mit der Aufbereitung der Daten für die Darstellung auf einem speziellen Wiedergabemedium. Dazwischen liegen vielfältige Aufgaben der Verarbeitung wie die Hervorhebung bestimmter Inhalte oder die Kombination mehrerer Bilder.

Darüber hinaus besteht die Aufgabe oft darin, aus den Bildern Informationen über ihren Inhalt zu gewinnen. Diese Informationen können dann zur Steuerung anderer Systeme (z.B. Roboter) eingesetzt werden, aber auch für die zielgerichtete weitere Verarbeitung der Bilder selbst. Für eine solche Mustererkennung müssen dabei aus den Bildern geeignete Merkmale wie Kanten oder charakteristische Punkte extrahiert werden, bevor der eigentliche Erkennungsalgorithmus eingesetzt werden kann.

Diagramm Bildverarbeitung
Datenströme der Bildverarbeitung
D. Kunz/TH Köln

Bildverarbeitung in der Lehre

Im Rahmen des Bachelor-Studiums Medientechnologie lernen die Studierenden, die das Schwerpunktfach Bildverarbeitung gewählt haben, zunächst die grundlegenden Verfahren der Bildverarbeitung kennen. Sie erfahren, wie die Anwendung eines Programmcodes zu einer bestimmten Veränderung im Aussehen eines Bildes führt. Schließlich erhalten sie einen Einblick in die Verfahren, die bei der Erkennung von Mustern in Bildern, d.h. beim maschinellen Sehen, zum Einsatz kommen.
Im Rahmen des Masterstudiums werden diese Kenntnisse dann exemplarisch vertieft. Dabei lernen sie ergänzend, wie für komplexere Aufgaben spezialisierte numerische Verfahren, beispielsweise aus dem Bereich der Optimierung eingesetzt werden können.

Bildverarbeitung in der Forschung

Bildverarbeitung und Mustererkennung sind ein Gebiet intensiver weltweiter Forschungsaktivitäten. Am IMP wurden dabei vor allem Fragen neuer Transformationen zur ersten Bildanalyse und Bildkompression untersucht. Darüber hinaus wurden Fragen zur verbesserten Kamera-Kalibrierung behandelt.


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