006.42 Bildverarbeitung
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Die folgende Arbeit behandelt die Methoden digitaler Bildmanipulationen sowie die Erkennung solcher Manipulationen anhand etablierter Detektionsverfahren. Das Hauptaugenmerk liegt dabei auf der Planung und Implementierung einer Software zur automatisierten Detektion duplizierter Regionen innerhalb eines digitalen Bildes. Anschließend an diese Implementierung folgt eine detaillierte Auswertung der Detektionsergebnisse sowie eine Bewertung der Qualität der Software gegenüber bestehenden Verfahren.
In diesem Projekt geht es hauptsächlich um eine Anwendung zur Grafikübertragung auf das E-Paper Display der Firma Waveshare.
Die vom Autor erstellte Software ermöglicht die Verarbeitung des Bildes, und dann werden die Bilddaten über die serielle Schnittstelle an die Hardware übertragen, die das elektronische Papier zur Aktualisierung des Bildschirms steuert, um das Bild zu erhalten.
In dieser wissenschaftlichen Arbeit untersucht der Autor Programme der digitalen Bildbearbeitung und Gestaltung hinsichtlich ihrer Funktionalität, Effektivität und Zuverlässigkeit im fachpraktischen Alltag. Dabei bezieht sich der Autor auf eine eigens für diese Arbeit durchgeführten Umfrage und einem Praxistest der Adobe-Programme Photoshop, Indesign und Illustrator und vergleicht diese mit den Open Source-Programmen Gimp, Scribus und Inkscape. Ziel dieser Arbeit ist der Erkenntnisgewinn, ob Open Source-Programme in ihrer Funktionalität für die marktführenden Adobe-Programme eine ernsthafte Alternative für den professionellen Praxisalltag ist.
Implementierung einer Schrifterkennung auf Basis Neuronaler Netze am Beispiel einer IBAN-Erkennung
(2017)
Inhalt dieser Arbeit ist die Entwicklung einer Software zur Schrifterkennung, basierend auf Neuronalen Netzen. Dies soll am Beispiel einer IBAN-Erkennung skizziert werden.
Hierfür werden zuerst grundlegende Konzepte (künstlicher) Neuronaler Netze sowie der für die Zeichen-Extraktion notwendigen Bildvorverarbeitung besprochen.
Die Implementierung des Neuronalen Netzes erfolgt auf Basis eines speziellen Frameworks, zum direkten Vergleich wird auch eine (rudimentär funktionale) Eigenentwicklung vorgestellt.
Entsprechende Tests und Messungen zeigen Stärken und Schwächen der umgesetzten Lösung und liefern somit Aufschluss darüber, welches Potential für eine weitere Behandlung der Thematik besteht.