Initial commit with project files

README.md

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+![alt text](./data/tnt_banner.svg)
+
+# Digitale Bildverarbeitung
+
+Sehr geehrte Studierende,
+
+dieses Github-Repository bietet Ihnen praktische Übungsmaterialien zur 
+Vorlesung "Digitale Bildverarbeitung" des [Instituts für Informationsverarbeitung](https://www.tnt.uni-hannover.de/en/)
+an der [Leibniz Universität Hannover](https://www.uni-hannover.de/).
+
+Die Übungsmaterialien sollen die erlernten theoretischen Grundlagen
+festigen und zusätzlich einen Einblick in die angewandte Praxis 
+moderner Bildverarbeitung geben. Den Studierenden wird mit
+Programmierübungen gezeigt, wie einfache, aber auch komplexe Aufgaben
+mithilfe von Grundlagen der Digitalen Bildverarbeitung gelößt werden 
+können. In den nächsten Abschnitten wird ein kurzer Überblick über
+die Struktur und Inhalte dieses Online-Kurses gegeben.
+
+Die Autoren dieser Übungen würden sich freuen, wenn dieses Repository
+das Interesse von Studierenden an der Bildverarbeitung wecken könnte,
+dass über den Erwerb von Leistungspunkten hinaus geht.
+
+Gez. die Autoren
+
+---
+
+## Struktur
+Dieses Repository ist unterteilt in die Themenbereiche
+
+ 0. Einführung
+ 1. Grundlagen
+ 2. Bildbearbeitung
+ 3. Signalorientierte Bildverarbeitung
+ 4. Farbrepäsentationen
+ 5. Bildanalyse
+ 
+welche jeweils mit Übungsaufgaben, Lösungen sowie begleitendem Material
+ausgestattet sind.
+
+Zusätzlich sind die Ordnerstrukturen
+ - *CV-App*: 
+   Pipeline für die Anwendung von BV Videokonferenzen
+ - *data*: Daten für die Verarbeitung, z.B. Bilder
+ - *utilities*: Allgemeine Hilfsskripte und Tools
+ - *Sandkasten*: Ort, um eigene Dinge auszuprobieren
+ 
+vorhanden. Die **CV-App** nimmt dabei eine besondere Position ein, da
+den Studierenden hier mit einer Interaktiven Appliaktion der praktische
+Nutzen von Bildverarbeitung demonstriert wird und ebenfalls Material 
+für fortgeschrittene Programmierübungen gegeben wird, welche hier nicht
+explizit behandelt werden.
+
+---
+
+Das Erlernen der Fertigkeiten aus der Vorlesung wird mit Übungen unterstützt.
+Eine herkömmliche Übung bietet den Studierenden eine oder mehrere zu lösende 
+Aufgaben. Übungen sind in einem eigenen Unterordner wie z.B. **ü1** angelegt. Die Aufgaben sind in
+der **README.md** beschrieben und sollen in der entsprechenden Datei mit Dateinamen wie `a.py` gelößt werden.
+Zu jeder Übung gibt es eine Lösungsdatei mit einer
+(von möglicherweise vielen!) Musterlösung. Die Lösungen sind mit der
+Bennenung von z.B. `l_a.py` gekennzeichnet. 
+
+---
+
+Im folgenden werden die Themenschwerpunkte des Kurses kurz erläutert.
+
+### 0. Einführung
+Der Themenbereich **Einführung** hilft den Studierenden bei der Installation,
+Einrichtung und der ersten Nutzung der Arbeitsumgebungumgebung für diesen 
+Kurs. Es wird noch nicht auf den Themenkomplex Bildverarbeitung 
+eingegangen. 
+
+Das Kapitel ist für Neulinge in den folgenden Bereichen zu empfehlen:
+
+ - **Installation Python und/oder PyCharm**
+ - **Programmierung Python**
+ - **OpenCV und Numpy**
+
+### 1. Grundlagen
+Um mit Methoden der Digitalen Bildverarbeitung zu arbeiten, lohnt sich ein Blick auf die Grundlagen.
+Das Unterverzeichnis *1_Grundlagen* bietet Aufgaben zum Themengebiet "Grundlagen" in der Vorlesung. 
+Dabei sollen ins besondere die Themen
+
+- **Das menschliche visuelle System**
+- **Technische Bilderfassung/Sensoren**
+- **Das Digitale Bild**
+
+mit zusätzlichem Material unterstützt werden.
+
+### 2. Bildbearbeitung
+In diesem Kapitel werden Ihnen verschiedene Klassen von Operationen und Methoden erläutert und mit Beispielen 
+exemplarisch dargestellt. Die Übungen zeigen Beispiele zu den Themen 
+- **Punktoperationen (Intensitätstransformationen)**
+- **Lokale Operationen (Filterung)**
+- **Globale Operationen**
+- **Geometrische Transformationen**
+
+### 3. Signalorientierte Bildverarbeitung
+
+Bilder werden üblicherweise als örtlich-/zeitliches Signal betrachtet. In der Digitalen Bildverarbeitung werden Bilder
+häufig auch in anderer Signalform betrachtet, z.B. im Frequenzraum. Die Grundlagen der signalorientierten Bildverarbeitung 
+werden in diesem Kapitel behandeln. Die Aufgaben in diesem Unterverzeichnis geben dazu Informationen und Beispiele zu den Themen
+
+- **Das Bild als Signal**
+- **Grundlagen unitäre Transformation**
+- **Fourier-Transformation**
+- **LSI‐Systeme, Faltung und Fourier‐Transformation**
+- **Abtastung und Rekonstruktion, Abtasttheorem**
+- **Filterung des Bildes**
+- **Unitäre Transformationen: DCT, Hadamard‐, Haar‐, Wavelet‐Transformation**
+- **Bildpyramiden und Multiresolutiondarstellung**
+
+### 4. Farbrepäsentationen
+Die Wahrnehmung von "Farbe" wird in technischen Anwendungen in verschiedenen Formen dargestellt und codiert. Zu
+den Grundlagen der Farbrepräsentationen werden in diesem Kapitel Aufgaben und Beispiele bereitgestellt. 
+Die Aufgaben behandeln die Themengebiete
+
+- **Additive Subtraktive Farbmischung**
+- **Farbempfinden und technische Repräsentation von Farbe**
+- **Farbmodelle/Farbräume und Konvertierung**
+- **Weißabgleich**
+
+### 5. Bildanalyse
+Ein Ziel der Digitalen Bildverarbeitung ist die Extrahierung von Informationen aus Bilddaten, um nachfolgende Aufgaben
+zu lösen. In diesem Kapitel werden einige Beispiele und Aufgaben zur Bildanalyse bereitgestellt. Dabei werden die Themen
+
+- **Diskrete Geometrie und Analyse von Binärbildern**
+- **Bildsegmentierung**
+- **Template-Matching und Korrelation**
+- **Hough**
+
+behandelt.
+
+---
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+## FAQ, Kommentare und Hinweise
+ - Dieses Repository hat keinen Anspruch auf Vollständigkeit
+ - Hauptsprache der Kurses ist Deutsch
+ - Interessierte dürfen eigene Übungen erstellen und per Pull-Request
+ in das Repository einpflegen. Vielen Dank für das Engagement!
+ - Viel Spaß beim Lernen!