MSE Master of Science in Engineering

The Swiss engineering master's degree

Jedes Modul umfasst 3 ECTS. Sie wählen insgesamt 10 Module/30 ECTS in den folgenden Modulkategorien:

  • ​​​​12-15 ECTS in Technisch-wissenschaftlichen Modulen (TSM)
    TSM-Module vermitteln Ihnen profilspezifische Fachkompetenz und ergänzen die dezentralen Vertiefungsmodule.
  • 9-12 ECTS in Erweiterten theoretischen Grundlagen (FTP)
    FTP-Module behandeln theoretische Grundlagen wie die höhere Mathematik, Physik, Informationstheorie, Chemie usw. Sie erweitern Ihre abstrakte, wissenschaftliche Tiefe und tragen dazu bei, den für die Innovation wichtigen Bogen zwischen Abstraktion und Anwendung spannen zu können.
  • 6-9 ECTS in Kontextmodulen (CM)
    CM-Module vermitteln Ihnen Zusatzkompetenzen aus Bereichen wie Technologiemanagement, Betriebswirtschaft, Kommunikation, Projektmanagement, Patentrecht, Vertragsrecht usw.

In der Modulbeschreibung (siehe: Herunterladen der vollständigen Modulbeschreibung) finden Sie die kompletten Sprachangaben je Modul, unterteilt in die folgenden Kategorien:

  • Unterricht
  • Dokumentation
  • Prüfung
Digital Image Processing (FTP_DigImPro)

The goal of this module is to teach the fundamentals of image processing, while putting emphasis on their mathematical and algorithmic principles. In addition, specific 2D and 3D industrial and biomedical applications will be treated.

Eintrittskompetenzen

Math : basic calculus, linear algebra, probability, derivatives, matrix & vector product, orthogonal bases, eigenvalues, eigenvectors

Programming : good command of any structured programming language (e.g., Python, Matlab, R, Java, C, C++)

Statistics : mean, standard deviation, variance, co-variance, histograms, normal (gaussian) distribution

Signal Processing : Linear&invariant systems, Convolution, 1D-filtering, Sampling, Fourier Transform

Lernziele

Upon completion of this lecture, the students should be able to formulate an image processing problem and to propose and pursue alternative ways to it's solution. They can discuss and compare different algorithms and their implementations with regard to robustness, speed and complexity.

Modulinhalt

1. Digital Image Fundamentals

  • Linear and nonlinear systems
  • Coordinate systems
  • Geometric transformations
  • Statistics: mean, standard deviation, histograms

2. From 2D to 3D

  • Camera model
  • Epipolar geometry

3. Linear and nonlinear filtering

  • Convolution
  • Correlation
  • Spatial and frequency domain filtering

4. Morphological Image Processing

  • Erosion & Dilatation, Opening and Closing
  • Hit-or-Miss-Transformation (HMT)
  • Connected Filtering

5. Image Segmentation

  • Edge based
  • Region based
  • Intensity based

6. Image  description

  • Boundary descriptors
  • Regional descriptors
  • Texture descriptors
  • Salient points

7. Object Recognition

  • Model based
  • Bayesian classifier
  • Modern methods

Lehr- und Lernmethoden

Classroom teaching and exercises (paper & with computer)

Bibliografie

Digital Image Processing (Gonzalez & Woods) 4th edition

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