Prof. Dr.-Ing. habil. Regina Pohle-Fröhlich
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 im Bachelor

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
  • PLSM - Public Life Smart Measurement - Anonymisierte Aktivitätsmessung zur nutzerorientierten Gestaltung öffentlicher Räume, EFRE-NRW, 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
  • KIRaPol.5G - Künstliche Intelligenz für Radarsysteme zur Unterstützung von polizeilichen Überwachungen auf öffentlichen Plätzen und Bahnhöfen, Förderwettbewerb 5G.NRW, 2022
  • TUNUKI - Machbarkeitsstudie zur Nutzung KI-basierter Sensorik zur Tunneleingangsüberwachung, BMDV, 2022
  • GREATER - Growing Rwanda Energy Awareness Through highER education, ERASMUS-EDU-2022-CBHE, 2023
  • BeeVision - Monitoring von Hummel- und Wildbienenpopulationen mit künstlicher Intelligenz zum Schutz der Bestäuber Biodiversität, Carl-Zeiss-Stiftung, Wildcard-Programm, Projekt mit der Universität Hohenheim und der Hochschule Karlsruhe, 2023
  • PLAN4BEE: Monitoring agro-ecosystems of sub-Saharan Africa: Pesticides and land use as stressors for plants, bees and pollination interactions, gemeinsam mit dem Julius Kühn Institut Braunschweig, der Universität Potsdam, der Universität Hohenheim und vier afrikanischen Wissenschaftlern, DFG im Programm ”African-German Scientific Exchange: Sustainable Intensification of Agriculture“, 2023
  • CONFARMED: Multidisciplinary approach to CONserve and FARM EDible insects for a circular food economy in Uganda, gemeinsam mit der Hochschule Rhein-Waal und einem Forscher aus Uganda, DFG im Programm ”African-German Scientific Exchange: Sustainable Intensification of Agriculture“, 2023
  • AutoPest: Artificial intelligence(AI)-based methods to monitor arthropods for improved pollination and pest control in sustainable African fruit orchards, gemeinsam mit der BTU Cottbus, der Universität Potsdam und sechs Wissenschaftlern aus Sub-Sahara-Afrika, DFG im Programm ”African-German Scientific Exchange: Sustainable Intensification of Agriculture“, 2023
  • The impact of plant diversity and habitat complexity on arthropod biodiversity and natural pest regulation in cashew and mango agroecosystems of Benin, gemeinsam mit der Universität Gießen und einem Wissenschaftler aus Benin, DFG im Programm ”African-German Scientific Exchange: Sustainable Intensification of Agriculture“, 2023

Veröffentlichungen der letzten Jahre

  • 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 2025 Fachbereich Ingenieurwesen und Informatik)
  • seit 11/2010: Mitglied des iPattern Instituts für Mustererkennung an der Hochschule Niederrhein
  • seit 2016 Mitglied im Graduierteninstitut NRW, jetzt Promotionskolleg NRW in der Abteilung "Informatik und Data Science"
  • seit 2024: Leiterin des iPattern-Instituts

 

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