Universität Wien

250056 VO Bild und Signalverarbeitung (2009S)

5.00 ECTS (3.00 SWS), SPL 25 - Mathematik

Details

Sprache: Deutsch

Lehrende

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  • Montag 02.03. 09:15 - 10:00 Seminarraum
  • Freitag 06.03. 09:15 - 10:45 Seminarraum
  • Montag 09.03. 09:15 - 10:00 Seminarraum
  • Freitag 13.03. 09:15 - 10:45 Seminarraum
  • Montag 16.03. 09:15 - 10:00 Seminarraum
  • Freitag 20.03. 09:15 - 10:45 Seminarraum
  • Montag 23.03. 09:15 - 10:00 Seminarraum
  • Freitag 27.03. 09:15 - 10:45 Seminarraum
  • Montag 30.03. 09:15 - 10:00 Seminarraum
  • Freitag 03.04. 09:15 - 10:45 Seminarraum
  • Montag 20.04. 09:15 - 10:00 Seminarraum
  • Freitag 24.04. 09:15 - 10:45 Seminarraum
  • Montag 27.04. 09:15 - 10:00 Seminarraum
  • Montag 04.05. 09:15 - 10:00 Seminarraum
  • Freitag 08.05. 09:15 - 10:45 Seminarraum
  • Montag 11.05. 09:15 - 10:00 Seminarraum
  • Freitag 15.05. 09:15 - 10:45 Seminarraum
  • Montag 18.05. 09:15 - 10:00 Seminarraum
  • Freitag 22.05. 09:15 - 10:45 Seminarraum
  • Montag 25.05. 09:15 - 10:00 Seminarraum
  • Freitag 29.05. 09:15 - 10:45 Seminarraum
  • Freitag 05.06. 09:15 - 10:45 Seminarraum
  • Montag 08.06. 09:15 - 10:00 Seminarraum
  • Freitag 12.06. 09:15 - 10:45 Seminarraum
  • Montag 15.06. 09:15 - 10:00 Seminarraum
  • Freitag 19.06. 09:15 - 10:45 Seminarraum
  • Montag 22.06. 09:15 - 10:00 Seminarraum
  • Freitag 26.06. 09:15 - 10:45 Seminarraum
  • Montag 29.06. 09:15 - 10:00 Seminarraum

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Mathematische Grundlagen der Bild- und Signalverarbeitung, sowohl im Diskreten als auch im Kontinuierlichen Bereich (Diskussion von Diskretisierungsfehlern, etc.), mit besonderer Betonung von algorithmischen Fragen.

Eigene Webseite: http://www.univie.ac.at/NuHAG/FEICOURS/ss09/ss09.htm

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

to be provided early in the semester (oral examination after the end of the course)

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Die Teilnehmer sollen die Fertigkeit erwerben, grundlegende Algorithmen (z.B. 2D FFT, Kantendetektoren, Denoising, Smoothing, etc.) in MATLAB zu verstehen, selbst weiterzuentwickeln, bzw. mit entsprechender Bild- und Signalverarbeitungssoftware zu verwenden.

Prüfungsstoff

Literatur

see NuHAG BIBTEX collection and BOOKS (details to come)

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

BMV

Letzte Änderung: Sa 26.02.2022 00:25