Im Vergleich zu herkömmlichen RGB-Kameras erfassen Multispektralkameras nicht nur die drei breiten RGB-Kanäle, sondern sehr viel mehr, sehr schmale Wellenlängenbereiche des reflektierten Lichts. Auf diese Weise werden Details in der Szene aufgenommen, die auch von uns Menschen nicht wahrgenommen werden können. Solche Kameras eignen sich hervorragend zur Erkennung und Unterscheidung von Materialien und zur Visualisierung "unsichtbarer" Details.

Im Rahmen dieses Seminars soll das Potential multispektraler Bildverarbeitung ausgenutzt werden.
Beispielsthemen sind:

• Ermittlung "unsichtbarer" Details in Gemälden
  Alte Gemälde wurden oft mehrfach übermalt - von der anfänglichen Skizze
  bis zu Restaurationsschritten Jahrhunderte später. Mit dem Auge oder normalen
  Kameras sind diese Schichten kaum zu trennen. Wir implementieren eine Methode
  zur Gewinnung dieser Informationen.
• Visualisierung der hochdimensionalen multispektralen Daten
  Um multispektrale Daten am Bildschirm darstellen zu können, muss die
  Datenmenge deutlich reduziert werden. Besonders interessante Bereiche im
  Spektrum hervorgehoben. Wir entwickeln eine Methode, um organische Lebensmittel
  von synthetischen Materialien visuell sicher unterscheiden zu können.
• Klassifikation von Haut
  Einlasskontrollen können beispielsweise mit Gesichtserkennung
  implementiert werden - nur wie unterscheidet man ein Gesicht
  von einem vorgehaltenen Foto? Wir implementieren ein Verfahren
  zur automatischen und zuverlässigen Klassifikation von Haut.

Jeder Teilnehmer entwickelt mit Hilfe wissenschaftlicher Artikel ein
Analyseverfahren und stellt die erzielten Ergebnisse vor. Zum Abschluss der
Veranstaltung werden wir die Methoden mit selbstaufgenommenen Daten unserer
frisch eingetroffenen Multispektralkamera testen.

Das Seminar findet mittwochs von 16:30 bis 18:00 Uhr im Raum 09.150 (Seminarraum des LME) statt.
Die Einteilung der Themen und Termine ist folgendermaßen:

 
Betreuung: Eva Eibenberger, Christian Riess, Lehrstuhl für Mustererkennung
Kontakt: eva eibenberger (in) informatik uni-erlangen de, christian riess (in) informatik uni-erlangen de