--- Angabe der Prüfungsordnung (ohne Angabe: PO 2011) *** PO 2017 *** ------------------------------------------------------------------ --- --- Vorlage für Modulbeschreibungen --- --- Version: 2.0 --- --- Allgemeine Hinweise: --- --- - Kommentare beginnen mit --- und werden komplett ignoriert --- --- - Wichtige Schlüsselwörter beginnen mit *** und dürfen nicht --- verändert oder gelöscht werden!!! --- --- - Die Eingaben müssen immer in den leeren Zeilen nach *** erfolgen. --- --- - Für einen Zeilenumbruch muss eine Leerzeile eingegeben werden. --- ------------------------------------------------------------------ *** Studiengang und Semester --- für Studiengang nur Kürzel verwenden: BaE, BaEP, BaI, BaMT oder MaII --- Folgende Stuiengänge sind möglich: --- --- BaBTBI : Bachelor Biotechnologie/Bioinformatik --- BaCTUT : Bachelor Chemietechnik/Umwelttechnik --- BaE : Bachelor Elektrotechnik --- BaEE : Bachelor Energieeffizienz --- BaEP : Bachelor Elektrotechnik im Praxisverbund --- BaI : Bachelor Informatik --- BaIBS : Bachelor Industrial Business Systems --- BaIBSE : Bachelor Industrial Business Systems --- BaLT : Bachelor Lasertechnik/Photonik --- BaMD : Bachelor Maschinenbau und Design --- BaMDP : Bachelor Maschinenbau und Design (Praxisverbund) --- BaMT : Bachelor Medientechnik --- MaALS : Master Applied Life Science --- MaII : Master Industrial Informatics --- MaMb : Master Maschinenbau --- MaTM : Master International Technical Management --- MaTMeng: Master International Technical Management (eng) --- --- Das Semester wird davor geschrieben, auch Semesterbereiche möglich --- Wenn das Modul in mehreren Studiengängen verwendet wird, werden diese --- durch Komma getrennt aufgeführt. --- --- Beispiel: 2BaI, 2-3BaE, 5BaMT --- 5BaI, 7BaIP 5BaI, 7BaIP, 5BaE, 7BaEP *** Modulbezeichnung --- Name laut Modulliste verwenden Bild- und Signalverarbeitung *** Englische Modulbezeichnung Image and Signal Processing *** Modulsprache Deutsch *** Modulkuerzel BISV *** *** Art --- nur Alternativen: Pflichtfach, Wahlpflichtfach --- --- Beispiele: --- Pflichtfach --- Wahlpflichtfach --- Pflichtfach Vertiefung Technische Informatik --- Wahlpflichtfach Zertifikat Data Science BaI: Wahlpflichtfach Zertifikat Data Science BaIP: Wahlpflichtfach Zertifikat Data Science BaE: Wahlpflichtfach BaEP: Wahlpflichtfach *** ECTS-Punkte --- nur Zahl angeben --- Beispiele: --- 5 --- 7,5 5 *** Studentische Arbeitsbelastung --- Angabe als x Stunden Kontaktzeit und y Stunden Selbststudium --- Format: x, y 60,90 *** Voraussetzungen (laut Prüfungsordnung) --- nur Modulbezeichnungen aufführen, z.B. Java 1 Mathematik 1 *** Empfohlene Voraussetzungen --- zusätzliche Module, die nicht in Prüfungsordnung als Voraussetzung stehen --- nur Modulbezeichnungen aufführen, z.B. Java 1 Algorithmen und Datenstrukturen, Mathematik 2 *** Pruefungsform und -dauer --- Alternativen: --- Klausur 1,5h --- Klausur 1,5h oder mündliche Prüfung --- Mündliche Prüfung --- Erstellung und Dokumentation von Rechnerprogrammen Klausur 1,5h oder mündliche Prüfung oder Studienarbeit *** Lehrmethoden und Lernmethoden --- Alternativen: Vorlesung, Praktikum, Seminar, Studentische Arbeit --- Falls Modul aus mehreren Veranstaltungen besteht, werden diese durch --- Komma getrennt aufgeführt. Vorlesung, Praktikum *** Modulverantwortlicher --- Vorname abgekürzt, keine Titel --- Beispiel: F. Rump C. Koch *** Qualifikationsziele --- Fließtext eingeben --- siehe Vorgaben in der Dokumentation Techniken und Theorien der digitalen Signalverarbeitung sind Schlüsselkomponenten im Wissenschaftsfeld Data Science. Die Studierenden sollen in diesem Modul das bekannte Wissen über die Modellierung und Analyse von Daten und Signalen festigen und erweitern, indem sie grundlegende Elemente und Algorithmen der digitalen Bild- und Signalverarbeitung kennenlernen. Sie verstehen die Struktur der Bildverarbeitungskette, können sie anwenden und sind fähig, einfache Aufgaben der Bild- und Signalverarbeitung im industriellen Umfeld praktisch zu lösen und in einem wissenschaftlichen Kontext einsetzen zu können. *** Lehrinhalte --- Fließtext eingeben Die vermittelten Inhalte werden durch die Studierenden am Beispiel definierter Bild- und Signalverarbeitungsaufgaben praktisch erprobt. Als Software-Werkzeug zur Analyse und Darstellung mathematischer oder technischer Zusammenhänge dient hierbei Python oder Matlab/Simulink. Stichworte: Bildsensorik, optische Abbildung, lokale Bildoperatoren zur Signalfaltung und Korrelation im Orts- und Frequenzraum, Entwurf von linearen und nichtlinearen Signalverarbeitungsfiltern, morphologische Operatoren, Verfahren zur Bildsegmentierung, Merkmalsextraktion, Mustererkennung mittels k-Nearest-Neighbor-Algorithmus, Bayes-Klassifikator und Neuronalen Netzen *** Literatur --- Format: Heun, V.: Grundlegende Algorithmen, Vieweg, 2000. --- Mehrere Literaturangaben durch Leerzeilen trennen! Gonzalez, R.C. und Woods, R.E.: Digital Image Processing, Prentice Hall, 3rd edition, 2008 Corke P.: Robotics, Vision and Control, Springer Verlag Berlin, 2013 Bässmann, H.: Ad Oculos - Digital Image Processing, International Thomson Publishing, 2007 ------------------------------------------------------------------ --- --- Hier beginnt die Aufzählung der einzelnen Lehrveranstaltungen --- des Moduls (z.B. Vorlesung und Praktikum). --- --- Falls mehrere Lehrveranstaltungen vorgesehen sind, bitte die --- entsprechenden Bereiche auskommentieren. --- ------------------------------------------------------------------ *** Titel der Lehrveranstaltung --- Beispiel: Praktikum Informationssysteme Bild- und Signalverarbeitung *** Dozent --- Vorname abgekürzt, keine Titel --- Beispiel: F. Rump C. Koch *** SWS --- Zahl angeben 2 *** Titel der Lehrveranstaltung --- Beispiel: Praktikum Informationssysteme Praktikum Bild- und Signalverarbeitung *** Dozent --- Vorname abgekürzt, keine Titel --- Beispiel: F. Rump C. Koch *** SWS --- Zahl angeben 2