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Laborpraktikum Bild- und Videosignalverarbeitung auf eingebetteten Plattformen (PrBiViP)- Lecturers
- PD Dr.-Ing. Jürgen Seiler, Akad. ORat, Viktoria Heimann, M. Sc.
- Details
- Praktikum
Online
, certificate, compulsory attendance, ECTS studies, ECTS credits: 2,5
nur Fachstudium, Sprache Englisch
Zeit: Thu 14:00 - 18:00
- Fields of study
- WPF WING-BA-IKS-ING-P 4-6 (ECTS-Credits: 2,5)
WPF WING-MA 1-3 (ECTS-Credits: 2,5)
WPF WING-MA-ET-IT 1-2 (ECTS-Credits: 2,5)
WPF WING-BA-ET-IT ab 1 (ECTS-Credits: 2,5)
WF MT-MA ab 1 (ECTS-Credits: 2,5)
WF IuK-BA ab 1 (ECTS-Credits: 2,5)
WF EEI-MA ab 1 (ECTS-Credits: 2,5)
WF EEI-BA ab 1 (ECTS-Credits: 2,5)
WF ICT-MA ab 1 (ECTS-Credits: 2,5)
WPF WING-MA-ET-IT ab 1 (ECTS-Credits: 2,5)
WPF ASC-MA ab 1 (ECTS-Credits: 2,5)
WPF CME-MA ab 1 (ECTS-Credits: 2,5)
- Contents
- Betrachtet man Anwendungen der Bild- und Videosignalverarbeitung stellt man fest, dass viele davon auf mobilen Plattformen ablaufen. Die dort verwendeten Systeme haben aber häufig nur eine reduzierte Leistungsfähigkeit und müssen besonders auf den Energieverbrauch achten. Nichtsdestotrotz sind aber auch einfache, mobile Systeme wie Smartphones oder Tablets in der Lage, anspruchsvolle Signalverarbeitungsaufgaben für Bild- und Videosignale durchzuführen. Dies umfasst zum Beispiel die Codierung von Bildern und Videos, aber auch die Erzeugung von Panoramen oder die Berechnung von Bildern mit hohem Dynamikumfang.
Das Praktikum „Bild- und Videosignalverarbeitung auf eingebetteten Plattformen“ soll die Herausforderung, die mit einer Verarbeitung dieser Signale auf eingebetteten Plattformen einhergehen genauer vermitteln und es wird aufgezeigt, wie man selbst auf Plattformen mit eingeschränkter Leistungsfähigkeit entsprechende Algorithmen umsetzen kann. Hierzu werden in dem Praktikum Raspberry Pis als Plattform verwendet und die Programmierung erfolgt in Python.
Die Versuche umfassen den Aufbau und die Inbetriebnahme der eingebetteten Plattform, eine Einführung in Python und in die grundlegenden Prozesse der Bild- und Videosignalverarbeitung. Weitere Versuchsinhalte sind die Anbindung einer Kamera, Bildsignalverarbeitungsprozesse mit der Kamera und die Implementierung verschiedener digitaler Filter. Das Praktikum beinhaltet außerdem verschiedene Anwendungen computergestützten Sehens (Computer Vision). Die Detektion von Merkmalen und Objekten in Bildern und Videos werden einführend behandelt und aktuelle Computer Vision Anwendungen, wie die Erstellung eines Panoramas werden betrachtet.
- Recommended literature
- Das Praktikumsskript “Image and video signal processing on embedded platforms” wird am ersten Termin ausgegeben.
Zusätzliche Literatur:
J. E. Solem, Programming Computer Vision with Python. O´Reilly and Associates, 2012 J. R. Parker, Algorithms for Image Processing and Computer Vision. USA, Indianapolis: Wiley, 210 R. Szeliski, Computer Vision: Algorithms and Applications. Berlin: Springer, 2010
- ECTS information:
- Title:
- Image and Video Signal Processing on Embedded Systems Lab Course
- Credits: 2,5
- Contents
- Today, many image and video signal processing applications are running on embedded systems. However, the computational power and the energy storage is a limiting demand for embedded systems. Nevertheless, daily mobile devices like smartphone and tablet are able to perform signal processing tasks for image and video signals, for example coding of images and videos, the creation of a panorama or the calculation of images with high dynamic range.
The image and video signal processing on embedded systems lab course should show the challenges that occur while handling with such mobile devices and the implementation of such algorithm on an embedded system. Therefore, Raspberry Pis as embedded systems and Python as coding language is used in the laboratory. The experiments include the setup of the Raspberry Pi, an introduction to Python and an introduction to image and video signal processing. In addition, a camera will be connected, signal processing will be done with the camera and digital filters are implemented. Moreover, the laboratory includes different computer vision applications like the creation of a panorama.
- Literature
- The laboratory script “Image and video signal processing on embedded platforms” will be hand out in the first meeting.
Recommended literature:
J. E. Solem, Programming Computer Vision with Python. O´Reilly and Associates, 2012 J. R. Parker, Algorithms for Image Processing and Computer Vision. USA, Indianapolis: Wiley, 210 R. Szeliski, Computer Vision: Algorithms and Applications. Berlin: Springer, 2010
- Additional information
- Expected participants: 15, Maximale Teilnehmerzahl: 15
www: https://www.studon.fau.de/crs1778542.html
Registration is required for this lecture.
Registration starts on Monday, 27.9.2021, 0:00 and lasts till Sunday, 3.10.2021, 23:55 über: StudOn.
- Verwendung in folgenden UnivIS-Modulen
- Startsemester WS 2021/2022:
- Laborpraktikum Bild- und Videosignalverarbeitung auf eingebetteten Plattformen (PrBVEP)
- Department: Chair of Multimedia Communications and Signal Processing (Prof. Dr. Kaup)
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