DIGITALE BILDBEARBEITUNG

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Digitale Bildbearbeitung

Kurzbeschreibung

Im Labor Digitale Bildbearbeitung lernen die Studierenden, digitale Bild- und Videosignale zu codieren und zu verarbeiten. Dabei kommen aktuelle Videocodierungsstandards wie H.264/AVC, H.265/HEVC und H.266/VVC zum Einsatz. In Bachelor-, Master- und Projektarbeiten forschen die Studierenden an neuen digitalen Signalverarbeitungsverfahren, um beispielsweise die Codierungseffizienz heutiger Videocodierungsverfahren weiter zu erhöhen oder um die  dreidimensionale Welt aus aufgenommenen zweidimensionalen Videosignalen zurückzugewinnen. Diese Arbeiten finden oftmal im Rahmen hochaktueller geförderter Forschungsprojekte statt.

Ausstattung

  • 15 Hochleistungarbeitsplätze für Projekt- und Abschlussarbeiten (Linux und MS Windows)
  • Hochleistungs Rechencluster mit etwa 1500 Prozessor-Kernen
  • Nvidia DGX-A100, 80GB
  • Deep-Learning-Rechner mit 8 Nvidia Tesla V100 Karten
  • Infrastruktur für Neuronale Netze
  • Videoserver zum Ausspielen von unkomprimierten 8K/4K/UHDTV Videosignalen in 10 Bit in Echtzeit
  • Diverse hochaktuelle Multimedia-Ausstattung
  • Messgeräte für den Einsatz in der Fernsehtechnik
  • Kameras
  • Diverse Aufzeichnungsgeräte für Video und Audio

Lehrveranstaltungen

  • Projektfach (Medientechnik)
  • Wissenschaftliches Projekt (Media & Communications Technology, Advanced Media Technology)
  • Abschlussarbeiten (Medientechnik, Media & Communications Technology, Advanced Media Technology)

Geförderte Forschungsprojekte

  • "A Comparison of HEVC, JEM, and AV1", gefördert durch die European Broadcast Union
  • "SmartTracking", Förderlinie "Forschung für die Praxis" vom Hessischen Ministerium für Wissenschaft und Kunst
  • VidUX: "Ende-zu-Ende Optimierung der User Experience für OTT Videodienste",  2018, Förderlinie "FHprofUnt" vom Bundesministerium für Bildung und Forschung
  • KIGVI: "Automatische KI-gestützte Generierung von Videoreportagen", 2019, Förderlinie "FH-Kooperativ" vom Bundesministerium für Bildung und Forschung
  • "Hochgenaue Merkmalskorrespondenzen für sicherere Fahrerassistenzsysteme", gefördert durch die Hochschule RheinMain

 

Kontakt

Campus Wiesbaden Unter den Eichen, Raum 110

Prof. Dr.-Ing. Matthias Narroschke

Tel.: +49 611 9495-2117
E-Mail: Matthias.Narroschke(at)remove-this.hs-rm.de