Modul MA4500-KP04, MA4500

Dauer

1 Semester

Angebotsturnus

Jedes zweite Wintersemester

Leistungspunkte

4

Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:

• Master Medizinische Ingenieurwissenschaft 2020, Wahlpflicht, Mathematik/Naturwissenschaften, Beliebiges Fachsemester
• Master Medizinische Informatik 2019, Wahlpflicht, Medizinische Bildverarbeitung, 1. oder 2. Fachsemester
• Master Medizinische Informatik 2014, Wahlpflicht, Medizinische Bildverarbeitung, 1. oder 2. Fachsemester
• Master Medizinische Ingenieurwissenschaft 2014, Wahlpflicht, Mathematik/Naturwissenschaften, 1. oder 3. Fachsemester
• Master Medizinische Ingenieurwissenschaft 2011, Wahlpflicht, Mathematik, 1. oder 3. Fachsemester
• Master Informatik 2012, Wahlpflicht, Vertiefungsblock Bildgebende Systeme, 2. oder 3. Fachsemester
• Master Medizinische Ingenieurwissenschaft 2011, Vertiefung, Bildgebende Systeme, Signal- und Bildverarbeitung, 1. oder 3. Fachsemester
• Master Informatik 2012, Pflicht, Vertiefungsblock Numerische Bildverarbeitung, 2. oder 3. Fachsemester
• Master Mathematik in Medizin und Lebenswissenschaften 2010, Pflicht, Mathematik, 1. oder 3. Fachsemester

Lehrveranstaltungen:

• MA4500-Ü: Mathematik der Bildverarbeitung (Übung, 1 SWS)
• MA4500-V: Mathematik der Bildverarbeitung (Vorlesung, 2 SWS)

Workload:

• 65 Stunden Selbststudium und Aufgabenbearbeitung
• 45 Stunden Präsenzstudium
• 10 Stunden Prüfungsvorbereitung

Lehrinhalte:

• Bildverarbeitung
• Digitale Bilder
• Operatoren im Originalbereich
• Operatoren im Fourierbereich
• Deblurring
• Totale Variation
• Segmentierungsverfahren
• Levelsetmethoden

Qualifikationsziele/Kompetenzen:

• Studierende besitzen ein fundiertes mathematisches Verständnis der grundlegenden Bildverarbeitungstechniken.
• Studierende können typische mathematische Verfahren der Bildverarbeitung vergleichen und bewerten.
• Studierende können typische mathematische Methoden der Bildverarbeitung herleiten.
• Studierende verstehen die wichtigsten Bildoperatoren.
• Studierende verstehen fundamentale Diskretisierungsmethoden.
• Studierende verstehen typische numerische Verfahren in der Bildverarbeitung.
• Studierende können fundamentale Bildverarbeitungsmethoden implementieren.
• Fachübergreifende Aspekte:
• Studierende besitzen fortgeschrittene Modellbildungskompetenz.
• Studierende können theoretische Konzepte in die Praxis umsetzen.
• Studierende besitzen Implementierungserfahrung.
• Studierende können praktische Probleme abstrahieren.

Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch:

• Klausur oder mündliche Prüfung nach Maßgabe des Dozenten

Voraussetzung für:

• Variationsrechnung und Partielle Differentialgleichungen (MA5034-KP04, MA5034)

Setzt voraus:

• Lineare Algebra und Diskrete Strukturen 2 (MA1500-KP08, MA1500)
• Analysis 2 (MA2500-KP04, MA2500)

Modulverantwortliche:

• Prof. Dr. rer. nat. Jan Modersitzki

Lehrende:

• Institut für Mathematische Methoden der Bildverarbeitung
• Prof. Dr. rer. nat. Jan Modersitzki
• Prof. Dr. rer. nat. Jan Lellmann

Literatur:

• Gonzalez, Woods : Digital Image Processing Prentice Hall, 2007
• Russ : The Image Processing Handbook CRC Press, 2011
• Handels : Medizinische Bildverarbeitung Vieweg+Teubner, 2009

Sprache:

• Sowohl Deutsch- wie Englischkenntnisse nötig

Bemerkungen:

Letzte Änderungen:

09.05.2022