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
Digitale Bildverarbeitung (FTP_DigImPro)

Ziel dieses Moduls ist die Vermittlung von Basiswissen im Bereich des Image Processing, wobei  Wert auf die mathematischen und algorithmischen Grundlagen gelegt wird. Ausserdem werden einige 2D und 3D Anwendungen in Industrie und Biomedizin besprochen.

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

Nach Abschluss dieses Moduls sind die Studierenden in der Lage, eine Bildverarbeitungsaufgabe  zu formulieren und verschiedene Lösungsmöglichkeiten vorzuschlagen. Sie können die Lösungen in Bezug auf Robustheit, Geschwindigkeit und Komplexität diskutieren und vergleichen.

Modulkategorie

  1. Grundlagen digitaler Bilder:
    • Lineare und nichtlineare Systeme,
    • Koordinatensysteme,
    • Geometrische Transformationen,
    • Statistische Bildverarbeitung: arithmetisches Mittel, Standardabweichung, Histogramme
  2. Von 2D zu 3D:
    • Kamera Model
    • Epipolar Geometrie
  3. Lineare und nichtlineare Filterung
    • Korrelation
    • Faltung
    • Filtern im Orts- und Frequenzraum
  4. Morphologische Bildverarbeitung
    • Erosion & Dilatation, Öffnen und Schliessen,
    • Hit-or-Miss-Transformation (HMT),
    • Connected Filtering

5. Methoden der Segmentierung

  •     kantenbasiert
  •     intensitätsbasiert
  •     regionenbasiert

 6. Deskriptoren für

  •     Konturen
  •     Formen
  •     Texturen
  •     auffällige Bereiche

7. Objektdetektion und -klassifikation

  •     Modellbasiert
  •     Bayes
  •     Moderne Methoden

Lehr- und Lernmethoden

Vorlesungen und Uebungen  auf Papier und/oder am Computer 

Bibliografie

Digital Image Processing (Gonzalez & Woods) 4th edition

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