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DMIP
5. April 2016
Prüfer: Andreas Maier
Was haben wir denn in der Vorlesung besprochen?
- die 3 großen Themengebiete hingemalt
- X-Ray Image Intensifiers kurz erklärt und warum man da Preprocessing braucht (Magnetfelder → Distortion)
Erklären Sie mal, was macht man jetzt da, wenn man verzerrte Bilder hat.
- Man will ein Modell für die Distortion finden
- Annahme: durch eine Kombination von Basisfunktionen abbildbar (Formel hingemalt)
- Man will auf die Koeffizienten kommen, Gleichungssystem aufstellen, Inverse der Measurement Matrix bilden
- SVD erklärt, Berechnung der Pseudoinversen erklärt und was eine Pseudoinverse eigentlich ist
Was gibt es denn da noch (zeigt auf die Mind Map)?
- Flat Panel Detectors, Vorteile/Nachteile kurz erwähnt
- Defect Pixel Interpolation
- f * w = g, durch leeres Bild + Threshholding weiß man die Maske
- spatial domain interpolation erklärt (einfach Mittelwert bilden)
- Vorteil: schnell, einfach; Nachteil: wird sichtbar bei größeren Defekten
- frequency domain: nur akademisch, weil zu langsam
Nur einer der beiden Algorithmen ist zu langsam, der andere ist ganz okay von der Laufzeit.
- iteratives LP-Filtern erklärt
- Symmetry-Ansatz erklärt: Convolution Theorem erklärt, Symmetry-Eigenschaft hingeschrieben, man nimmt ein random Frequenzpaar, mit dirac-Funktion wird die Convolution zu einer einfachen Addition von 2 Werten, wegen Symmetry zwei Gleichungen/zwei Unbekannte, auflösen, zu Fouriertransform hinzufügen
Man kann damit also durch Null teilen! Ist das nicht toll?
- Joah, mit ein paar Umformungen kann man über das Convolution Theorem das annähern
Nein, man kann hiermit wirklich durch Null teilen!
(er war total enthusiastisch)
TODO