Digitale Bildverarbeitung und -analyse

• Erfassung und Repräsentation digitaler Bilder
• Bildvorverarbeitung, Bildverbesserung
• Faltung und Filterung
• Grundlegende Segmentierungsverfahren
• Binäre Morphologie

Anwendungsbeispiele, z.B.:

• Ermittlung von Partikel- und Porengrößen und Gefügekenngrößen
• Texturanalyse
  

• Die Studierenden verfügen über Kenntnisse für die digitale Erfassung und Verarbeitung von Bilddaten.
  
• Sie kennen die mathematischen Grundlagen der grundlegenden Verfahren der Bildvorverarbeitung und -analyse und können diese algorithmisch umsetzen.
• Nach der Teilnahme an dem Modul sind die Studierenden in der Lage, charakteristische Eigenschaften von Bildern zu bewerten, verschiedene Bildtransformationen anzuwenden, Bilder mittels Segmentierung und/oder Merkmalsextraktion zu analysieren und diese grundlegenden Verfahren mit den entsprechenden Werkzeugen auf Probleme der Materialinformatik anzuwenden.
• Die Studierenden setzen bildbezogene Inhalte z.B. aus dem Bereich Werkstoffdatengewinnung als Übungsgrundlagen und Anwendungsbeispiele ein.
  

Die Bewerberinnen und Bewerber haben einen qualifizierten Hochschulabschluss (Bachelor oder Diplom) mit einer Regelstudienzeit von mindestens 7 Semestern und 210 Credits auf ingenieurwissenschaftlichem, technischem oder technisch naturwissenschaftlichem Gebiet mit materialwissenschaftlichem bzw. werkstofftechnischem Bezug oder mit einem Bezug auf vertiefte Informatik-Anwendungen von mindestens drei Jahren Dauer sowie eine qualifizierte einschlägige Praxistätigkeit von mindestens einem Jahr nachzuweisen. Hierbei wird insbesondere Wert daraufgelegt, dass die Bewerber*innen bereits in Unternehmen oder in Forschungsinstitutionen tätig waren und dort selbstständig Aufgaben und Projekte mit materialwissenschaftlichem bzw. werkstofftechnischem Bezug oder mit einem Bezug auf vertiefte Informatikanwendungen bearbeitet haben.

• Materialinformatik