Informatik, Graphische Datenverarbeitung

Lehrveranstaltungen im Wintersemester

Bildverarbeitung

Die Lehrveranstaltung umfasst 2 SWS Vorlesung, 1 SWS Übung und 1 SWS Praktikum.

Ziele der Veranstaltung:

Die Lehrveranstaltung "Bildverarbeitung" vermittelt die Basiskonzepte und Grundalgorithmen. Die Vorgehensweise zur Gewinnung von Bildinformationen aus Bilddaten wird ausführlich behandelt und anhand von praktischen Beispielen verdeutlicht.

Vorlesungsinhalte:

  • Einführung in das Gebiet
  • Grauwertmodifikation
  • Filterung im Ortsbereich
  • Segmentierung
  • Morphologische Operationen
  • Fourier Transformation
  • Anwendung der FFT

Literatur:

Alle wichtigen Informationen zur Lehrveranstaltung finden sich im entsprechenden moodle-Kurs.

Projektfach (Master)

Informationen zu den aktuell zu wählenden Themen finden sich im entsprechenden moodle-Kurs.

Computergraphik (WPM)

Alle weiteren Informationen sind im entsprechenden moodle-Kurs zu finden.

Lehrveranstaltungen im Sommersemester

Bildanalyse (Master)

Bei der Bildanalyse wird das Ziel verfolgt, einem Computer das "Sehen" beizubringen. Wir gehen in der Lehrveranstaltung darum der Frage nach, welche visuelle Information im Rechner automatisch verarbeitet und analysiert werden muss, um ein bestimmtes Objekt im Bild zu erkennen.

Die Vermittlung der wesentlichen Grundlagen der Bildanalyse erfolgt in seminaristischen Lehrveranstaltungen, in denen genügend Zeit zum Ausprobieren der erlernten Algorithmen bleibt. Im Verlauf der Veranstaltung werden Bildanalyseverfahren betrachtet, die unterschiedliche Bildinformationen benutzen und auch unterschiedliche Modelle verwenden.

Themengebiete der Lehrveranstaltung:

  • Einführung in die Thematik
  • Wiederholung: Bildverbesserung (Filter, Diffusionsverfahren)
  • Merkmale zur Klassifikation
  • Neuronale Netze zur Klassifikation
  • Verfahren zur Detektion von Strukturen (Hough-Transformation)
  • Verfahren zur Objektdetektion (Template Matching, Champfer Matching, Neuronale Netze)
  • Schwellenwertverfahren
  • Deformierbare Modelle
  • Wasserscheidentransformation und Region Growing
  • Neuronale Netze zur Segmentierung
  • Evaluation von Segmentierungsverfahren
  • 3D_information und Structure from Motion
  • Algorithmen für Point Clouds
  • Bewegungsdetektion

Alle weiterführenden Informationen und die Unterlagen zur Veranstaltung sind im entsprechenden moodle-Kurs zu finden.

Betriebssysteme

Die Lehrveranstaltung umfasst 2 SWS Vorlesung, 1 SWS Übung und 1 SWS Praktikum.

Am Ende der Veranstaltung sollten Sie wissen...

  • wie ein modernes Betriebssystem aufgebaut ist.
  • welche Algorithmen und Strategien zur effizienten Verwaltung und fairen Vergabe der verschiedenen Betriebsmittel existieren.

Inhalte:

  • Einführung
  • Benutzer- und Bibliotheksschnittstelle unter Linux / Unix
  • Beschreibung und Steuerung von Prozessen
  • Threads als spezielle Art von Prozessen
  • Synchronisation und Kommunikation
  • Verklemmung und Verhungern
  • Speicherverwaltungsmechanismen
  • Scheduling-Strategien
  • Verwaltung von E/A-Geräten
  • Dateisysteme

Alle weiterführenden Informationen finden sich im entsprechenden moodle-Kurs.

Meine Forschungsinteressen liegen im Bereich der Bildverarbeitung und Mustererkennung. Ich arbeite deshalb aktiv im iPattern Institut für Mustererkennung an der Hochschule Niederrhein mit.

 

Folgende anwendungsorientierte Forschungsprojekte wurden unter meiner Beteiligung eingeworben und durchgeführt:

  • Auswertung von Videosequenzen zur Personenidentifikation, hochschulinterne Forschungsförderung
  • Untersuchungen zur Dekonvolution von Ultraschallbildern, Projekt für GE Sensing & Inspection Technologies GmbH, ( 3 Teilprojekte: 2010, 2011, 2012), gemeinsam mit Prof. Dalitz
  • Automatische Klassifizierung von Fahrzeugbildern der Restwertbörse, Projekt für die AutoOnline GmbH, (2 Teilprojekte: 2011 und 2012) ), gemeinsam mit Prof. Dalitz
  • Auswertung von Daten der T2-Relaxometrie und von dGemric-Daten, Klinik für Orthopädie und Unfallchirurgie der Universität zu Köln, 2011 (2 Teilprojekte), gemeinsam mit Prof. Dalitz
  • Entwicklung einer Segmentierungssoftware für Muskelquerschnitte in MRT-Aufnahmen (ROI-Segmenter), Projekt für das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V., Institut für Luft- und Raumfahrtmedizin, Köln, (3 Teilprojekte: 2013 und 2014), gemeinsam mit Prof. Dalitz
  • Ungänzenbewertung in Ultraschallaufnahmen, Projekt für GE Sensing & Inspection Technologies GmbH, 2013, gemeinsam mit Prof. Dalitz
  • Technologierrecherche für die Gamma Knife Behandlung, Projekt für das Gamma Knife Zentrum Krefeld, 2013, gemeinsam mit Prof. Dalitz
  • Auswertung einer Studie von MRT-Aufnahmen der Bandscheibe, Projekt für das Zentrum für Muskel- und Knochenforschung, Charite Berlin, 2013, gemeinsam mit Prof. Dalitz
  • Recherche zur Automated Defect Recognition,  Projekt für GE Sensing & Inspection Technologies GmbH, 2014, gemeinsam mit Prof. Dalitz
  • Visualisierungstechniken für Ultraschallbilder, Projekt für GE Sensing & Inspection Technologies GmbH, 2015, gemeinsam mit Prof. Dalitz
  • Entwicklung eines DICOM-Viewers, Projekt für itz medicom GmbH, 2016, gemeinsam mit Prof. Dalitz
  • Prüfverfahren für THT-Lötstellen, Projekt für modus high-tech electronics, Willich, 2016, gemeinsam mit Prof. Dalitz
  • LoD2-Modell der Stadt Leverkusen, Projekt für Stadt Leverkusen, Fachbereich Kataster und Vermessung, 2016, gemeinsam mit Prof. Goebbels
  • Messung einer Bandausdehnung per Kamera, Projekt für Interroll GmbH, 2017, gemeinsam mit Prof. Dalitz
  • FahrRad - Ein sensorbasiertes Fahrradassistenzsystem, EFRE-Projekt, 2017
  • Verbesserung des ROI-Segmenters, einer Software für die Auswertung von Muskelquerschnitten in MRT Bilddaten, Projekt für die DLR in Köln, 2018
  • Entwicklung einer Software für die Auswertung von Muskel-Ultraschallaufnahmen, Projekt mit der FH Aachen und der Sporthochschule in Köln, 2018
  • Public Life Smart Measurement - Anonymisierte Aktivitätsmessung zur nutzerorientierten Gestaltung öffentlicher Räume, 2018
  • Klassifikation der Bestückung von Schmelzgeräten, Projekt für Fluxana GmbH, 2020, gemeinsam mit Prof. Dalitz
  • Using Machine Learning to Predict Crop Output of Smallscale farmers (MLPCO) , BMBF-Projekt, 2021

Neben diesen Projekten habe ich mich in den letzten Jahren mit Fragestellungen im Bereich der Personenverfolgung in Videodaten, mit der Auswertung von ToF-Daten, mit der Erkennung von Symmetrien, der Ableitung von 3D-Information aus 2D-Bilddaten und mit der Ableitung von 3D-Modellen aus 3D-Punktwolken interessiert. In diesen Themengebieten habe ich auch mehrere Bachelor- und Masterarbeiten betreut:

  • Knut Verhoeven: Contour based human tracking for video surveillance applications (Masterarbeit, Dezember 2009)
  • Markus Gresens: tracking von Objekten in Videosequenzen - eine Untersuchung von Partikel-Filtern (Masterarbeit, August 2011)
  • Jeroen Andreß: Untersuchung von Tracking-Algorithmen unter Verwendung von Tiefeninformation (Masterarbeit, September 2011)
  • Stanislav Mayburd: Lippensegmentierung zur visuellen Spracherkennung (Masterarbeit, Juni 2012)
  • Artur Sharkovkin: Entwicklung eines robusten Gesichtserkennungssystems zur Authentifizierung von Personen (Masterarbeit, September 2012)
  • Oliver Christen: Vergleich von Verfahren zur Tiefenschätzung aus zweidimensionalen Bilddaten (Masterarbeit, Oktober 2012)
  • Markus Fander: entwicklung einer App zur Steuerung eines virtuellen Verkaufsraums (Bachelorarbeit, Mai 2013)
  • Ralf Käufling: Evaluation der Bewegungs- und Posing-Gesten-Erkennung bei Time-of-Fligth-Kameras (Bachelorarbeit, Juli 2013)
  • Martin Schrom: 3D-Gestenerkennung zur Herdsteuerung (Masterarbeit, August 2013)
  • Alexander Flege: Gestengesteuerte Visualisierung eines Stadtmodells (Bachelorarbeit, August 2014)
  • Michael Klose: Konzeption und Realisierung einer Anwendung zur prozeduralen Generierung und Darstellung von sphärischen 3D-Datensätzen (Bachelorarbeit, August 2014)
  • Sven Ansorge: Entwicklung eines Bildanalysesystems zur Identifizierung von Lebensmitteln unter Verwendung von Farb- und Tiefeninformation als Erweiterung eines intelligenen Kühlschranks (Masterarbeit, September 2014)
  • Christian Kleinmanns: Vergleich von Visualisierungsverfahren für 3D-MRT-Tof-Gefäßdatensätze (Bachelorarbeit, September 2014)
  • Alexander Stoffel: Automatische Extraktion von Gebäudetexturen aus Fotos für ein digitales Stadtmodell (Masterarbeit, September 2015)
  • Christian Neumann: 3D-Rekonstruktion von Innenräumen (Masterarbeit, August 2016)
  • Florian Langen: Symmetrieerkennung in 3D-Daten (Masterarbeit, September 2016)
  • Lukas Schuh: Erkennung von Bäumen in LiDAR-Point Clouds (Masterarbeit, November 2016)
  • Igor Romaker: Event-Stabilisierung und Filterung zur kompensation der Eigenbewegung von dynamic Vision Sensoren (Masterarbeit, September 2019)

 

Veröffentlichungen der letzten Jahre

  • R. Pohle-Fröhlich, C. Brandt, T. Koy: Segmentierung der lumbalen Bandscheiben in MRT-Bilddaten. Bildverarbeitung für die Medizin 2013, Informatik aktuell, pp. 63-68, Springer-Verlag, 2013
  • C. Dalitz, R. Pohle-Fröhlich, T. Bolten: Detection of Symmetry Points in Images. International Conference on Computer Vision Theory and Applications (VISAPP), pp. 577-585, 2013
  • R. Pohle-Fröhlich, D. Stalder: 3D-Symmetrietransformation zur Gefäßsegmentierung in MRT-TOF-Daten. Bildverarbeitung für die Medizin 2014, Informatik aktuell, pp. 144-149, Springer-Verlag, 2014
  • T. Koy, J. Zange, J. Rittweger, R. Pohle-Fröhlich, M. Hackenbroch, P. Eysel, B. Ganse: Assessment of Lumbar Intervertebral Disc Glycosaminoglycan Content by Gadolinium-Enhanced MRI before and after 21-Days of Head-Down-Tilt Bedrest. PLoS ONE 9(11): e112104, 2014
  • C. Dalitz, R. Pohle-Fröhlich, F. Schmitt, M. Jeltsch: The Gradient Product Transform for Symmetry Detection and Blood Vessel Extraction. International Conference on Computer Vision Theory and Applications (VISAPP), pp. 177-184, 2015
  • S. Goebbels, R. Pohle-Fröhlich: Context-Sensitive Filtering of Terrain Data based on Multi Scale Analysis. International Conference on Computer Graphics Theory and Applications (GRAPP), pp. 106-113, 2015
  • C. Dalitz, R. Pohle-Fröhlich, T. Michalk: Point Spread Functions and Deconvolution of Ultrasonic Images. IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control, vol. 62, no. 3, pp. 531-544, 2015
  • B. Ganse, J. Zange, T. Weber, R. Pohle-Fröhlich, B. W. Johannes, M. Hackenbroch, J.Rittweger, P. Eysel, T. Koy: Target Marker: Muscular forces affect the glycosaminoglycan content of joint cartilage. Acta Orthopaedica 86(3), pp. 388-392, 2015
  • M. Jeltsch, C. Dalitz, R. Pohle-Fröhlich: Hough Parameter Space Regularisation for Line Detection in 3D . International Conference on Computer Vision Theory and Applications (VISAPP), pp. 345-352, 2016
  • S. Goebbels, R. Pohle-Fröhlich: Roof Reconstruction from Airborne Laser Scanning Data Based on Image Processing Methods. ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., III-3, 407-414, 2016
  • S. Goebbels, R. Pohle-Fröhlich: Quality enhancement techniques for building models derived from sparse point clouds, International Conference on Computer Graphics Theory and Applications (GRAPP), 2017, Porto, 2017, S.93-104.
  • T. Koy, B. Ganse, J. Zange, J. Rittweger, R. Pohle-Fröhlich et. all. : T2-relaxation time increases in lumbar intervertebral discs after 21d head-down tilt bed-rest, J Musculoskelet Neuronal Interactv.17(3); 2017 Sep, PMC5601258
  • S. Goebbels, R. Pohle-Fröhlich and P. Kant: A Linear Program for Matching Photogrammetric Point Clouds with CityGML Building Models. Proceedings Operations Research, Berlin, 2017, pp. 129-134, 2018
  • S. Goebbels, R. Pohle-Fröhlich: Line-Based Registration of Photogrammetric Point Clouds with 3D City Models by means of Mixed Integer Linear Programming.  Proceedings of the 13th International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications (VISIGRAPP) - Volume 4: VISAPP, 2018, S.299-306
  • Ch. Neumann, K-D. Tönnies, R. Pohle-Fröhlich: AngioUnet - A Convolutional Neural Network for Vessel Segmentation in Cerebral DSA Series, Proceedings of the 13th International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications (VISIGRAPP) - Volume 4: VISAPP, 2018, S.331-338
  • R. Pohle-Fröhlich, A. Bohm, P. Ueberholz, M. Korb, S. Goebbels: Roof Segmentation based on Deep Neural Networks. International Conference on Computer Vision Theory and Applications (VISAPP), pp. 326-333, 2019
  • C. Degen, C. Domnik, A. Kürten, M. Meuleners, M. Notz, R. Pohle-Fröhlich, E. Naroska: Driver assistance system for pedelecs. 20th International Radar Symposium (IRS), pp. 1-8 (2019)
  • S. Goebbels, R. Pohle-Fröhlich, P. Pricken: Iterative Closest Point Algorithm for Accurate Registration of Coarsely Registered Point Clouds with CityGML models, ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. and Spatial Inf. Sci., Volume IV-2/W5, pp. 201-208, 2019
  • T. Bolten, R. Pohle-Fröhlich, K. D. Tönnies: Application of Hierarchical Clustering for Object Tracking with a Dynamic Vision Sensor. International Conference on Computational Science (ICCS), pp. 164-176, 2019
  • S. Goebbels, R. Pohle-Fröhlich: Beautification of City Models based on Mixed Integer Linear Programming. Proceedings Operations Research 2018, pp. 119-125, 2019
  • S. Goebbels, R. Pohle-Fröhlich: Techniques for improved CityGML models. Graphical Models Journal 106, pp. 101044:1-11, 2019
  • P.J. Owen, G. Armbrecht, M. Bansmann, J. Zange, R. Pohle-Fröhlich, D. Felsenberg, D.L. Belavý: "Whey protein supplementation with vibration exercise ameliorates lumbar paraspinal muscle atrophy in prolonged bed rest." Journal of Applied Physiology, 128(6), pp. 1568-1578 (2020)
  • C. Neumann, K.D. Tönnies, R. Pohle-Fröhlich: "Deep similarity learning using a Siamese ResNet trained on similarity labels from disparity maps of cerebral MRA MIP pairs." Proc. SPIE 11313, Medical Imaging 2020: Image Processing, p. 113132N (2020)
  • R. Pohle-Fröhlich, C. Dalitz, C. Richter, T. Hahnen, B. Stäudle, K. Albracht: Estimation of Muscle Fascicle Orientation in Ultrasonic Images. International Conference on Computer Vision Theory and Applications (VISAPP), pp. 79-86 (2020)
  • S. Goebbels, R. Pohle-Fröhlich: RANSAC for Aligned Planes with Application to Roof Plane Detection in Point Clouds. International Conference on Computer Graphics Theory and Applications (GRAPP), pp. 193-200 (2020)
  • D. L. Belavy , P. J. Owen, G. Armbrecht, M. Bansmann, J. Zange, Y. Ling, R. Pohle-Fröhlich, D. Felsenberg: Quantitative assessment of the lumbar intervertebral disc via T2 shows excellent long-term reliability. PLoSONE 16(4):e0249855 (2021)
  • Tobias Bolten, Regina Pohle-Frohlich, Klaus D. Tonnies: DVS-OUTLAB: A Neuromorphic Event-Based Long Time Monitoring Dataset for Real-World Outdoor Scenarios, Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops, 2021, pp. 1348-1357

  • 1984 - 1989: Studium in der Fachrichtung Werkstofftechnik an der Technischen Universität „Otto von Guericke“ in Magdeburg, Abschluss: Diplom-Ingenieurin, Diplomarbeit  : Klassifikation von Schweißnahtfehlern durch automatische Bildverarbeitung
  • 1989 - 9/1994: wiss. Mittarbeiterin im Institut für Simulation und Graphik der Fakultät für Informatik der Otto-von-Guericke-Universität
  • 2/1995: Promotion zum Thema „Segmentierung und Klassifikation von Schweißnahtfehlern in radioskopischen Aufnahmen“
  • 1/1995-10/1997: wiss. Mitarbeiterin in Forschungsprojekten am Universitätsklinikum (Klinik für Dermatologie und Klinik für Kinderheilkunde) in Magdeburg
  • 9/1995-9/1997: nebenberufliches Weiterbildungsstudium „Umweltwissenschaften / Umweltschutz“ an der Humboldt-Universität in Berlin
  • 11/1997- 11/2004: wiss. Assistentin in der Fakultät für Informatik am Institut für Simulation und Graphik, AG Bildverarbeitung / Bildverstehen der Otto-von-Guericke-Universität
  • 7-10/2002: Forschungsaufenthalt am Vancouver Hospital and Health Sciences Centre der Universität von British Columbia bei Prof. Dr. Anna Celler
  • 3/2004: Habilitation, Thema: Computerunterstützte Bildanalyse zur Auswertung medizinischer Bilddaten, Otto-von-Guericke Universität Magdeburg, Fakultät für Informatik, Venia legendi: Informatik
  • seit 12/2004: Professorin für Informatik/Graphische Datenverarbeitung an der Hochschule Niederrhein im Fachbereich Elektrotechnik und Informatik
  • seit 11/2010: Mitglied des iPattern Instituts für Mustererkennung an der Hochschule Niederrhein