Digitale Bild- und Signalverarbeitung

Darum geht es:

Mit Hilfe der Objekterkennung kann in diesem Fall gezielt bei der Reparatur geholfen werden.

Die „Digitale Bild- und Signalverarbeitung“ ist ein wichtiger Teilaspekt der Informatik. Es geht dabei um die Aufnahme, Bearbeitung und Analyse von Signalen. Diese Signale können in ganz unterschiedlichen Formen vorkommen und durch eine Vielzahl unterschiedlicher Verfahren aufgenommen und verarbeitet werden. Bilder stellen dabei eine spezielle Form von Signalen dar. Die zunehmende Digitalisierung und die aktuellen Entwicklungen beispielsweise bei bildgebenden Verfahren, wie hochauflösende Kamerasysteme, Magnetresonanztomographie (MRT) oder allgemeine Sensortechnologie, ermöglichen eine umfängliche Erfassung eines Körpers oder einer Situation. Die Auswertung der dabei erzeugten Datenmenge erfordert die Unterstützung durch computerbasierte Verfahren. In der „Digitalen Bild- und Signalverarbeitung“ werden hierfür Methoden entwickelt die u.a. Objekte im Bild erkennen, Bilder hinsichtlich ihres Inhaltes klassifizieren oder relevante Merkmale extrahieren. Hierzu gehören heutzutage auch generative Ansätze die Bilder unter bestimmten Vorgaben erzeugen.

Aktuelle und zukünftige Relevanz

Die Relevanz der Verarbeitung von Bilddaten ist in vielen Bereichen des Alltags gegeben. Angefangen bei der Qualitätsprüfung in der Lebensmittelindustrie, die Umfeldwahrnehmung beim autonomen Fahren oder die frühzeitige Erkennung von krankhaften Strukturen in medizinischen Bilddaten. Die Forschung in diesem Bereich liefert ständig neu Erkenntnis und schafft neue Möglichkeiten diese vielfältigen Fragestellungen zu beantworten.

Forschungslandschaft und eigene Initiativen

An der FH Wedel existieren zu diesem Forschungsbereich eine Reihe von Projekten und Abschlussarbeiten. In interdisziplinären Kooperationen, u.a. mit dem Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf (UKE), werden hier Fragestellungen der Altersbestimmung oder der Klassifikation von Krankheitsbildern in der Augenheilkunde bearbeitet. Zum Thema der Altersbestimmung konnte bereits erfolgreich ein DFG gefördertes Projekt abgeschlossen und auch bereits Folgeanträge formuliert und eingereicht werden.

Infrastruktur und Einbindung in die Lehre

In der Lehre werden die Grundlagen der Signal- und Bildverarbeitung in den Fächern „Bildbearbeitung und -analyse“ sowie „Grundlagen der AV-Bearbeitung“ vermittelt. Tieferes Verständnis für die Anwendung wird in den Kursen „Interface-Technologie“ (Autonomes Fahren) sowie „Medical Engineering“ (Medizinische Bildverarbeitung) vermittelt. Die Möglichkeiten der KI in den Bereich der Bilderzeugung und Bildanalyse werden im Kurs „Computer Vision“ aufgezeigt.

Für die praxisorientierte Ausbildung im Bereich „Autonomes Fahren“ stehen an der FH Wedel Modellfahrzeuge mit entsprechenden Sensoren zur Umfeldwahrnehmung zur Verfügung. Darüber hinaus gibt es eine Reihe unterschiedlicher Kamerasysteme sowie einen dedizierten Rechner für das Training von KI-Modellen.

 

<- - Intelligente Bildklassifikation: Anhand vieler Parameter gefiltert schaffen es nur Katzen ins Ergebnis

 

 

Autonomes Fahren: Kameras und Sensoren helfen dem Fahrzeug in der Spur zu bleiben. - - >

Abschlussarbeiten und weitere Quellen

Promotion: 

  • Towards Automated Age Estimation of Young Individuals: A New Computer-based Approach using 3D Knee MRI

Masterarbeiten:

  • Bewertung des Verhaltens von Labormäusen anhand von Videoaufnahmen durch künstliche Intelligenz

  • Ein erster Schritt auf dem Weg zur Automatisierten Phänotypisierung mehrerer Labormäuse in einem ausgestalteten Heimkäfig: Nicht-invasive Überwachung mit Deep Learning

Bachelorarbeiten:

  • Automated Segmentation of Bones for the Age Assessment in 3D MR Images using Convolutional Neural Networks

  • Aerial View-Based Car Detection in Parking Lots using Deep Learning

  • Comparison of Convolutional Neural Network Techniques for the use of Left Ventricle Segmentation in 3D Magnetic Resonance Images

Forschungsprojekt:

  • DFG-Forschungsprojekt [JO 1198/1-1 und SA 2530/3-1]: Nicht-invasive bildgebende Untersuchung des Epiphysenverschlusses im Knie bei Lebenden zur forensischen Altersbestimmung und zur Klärung des Phänomens der sich reduzierenden Unterschenkellängen nach Epiphysenverschluss.

So kannst du dich einbringen

Digitale Bild- und Signalverarbeitung kann in unterschiedlichen Formen kooperativ bearbeitet werden. Neben der Durchführung von Abschlussarbeiten können auch Projekte und Seminare genutzt werden. Darüber hinaus können interdisziplinäre Forschungsprojekte formuliert und zur Förderung eingereicht werden. Solltest du Interesse an der Durchführung eines Projektes oder einer Ausarbeitung zu diesem Themenkomplex haben, wende dich bitte an Prof. Dr. Dennis Säring

Mögliche (offene) Themen für Abschlussarbeiten: 

  • Objekterkennung mittels KI
  • Segmentierung anatomischer Strukturen in MRT Bildsequenzen
  • Vergleich unterschiedlicher Klassifikationsverfahren in der Medizin