Teresa Stürzenhofäcker
Teresa Stürzenhofäcker, M.Sc.
Ich arbeite seit Ende 2023 am Lehrstuhl und beschäftige mich mit der Bilderfassung mittels unregelmäßiger Abtastung
und der damit verbundenen, anschließenden Rekonstruktion zurück auf ein reguläres Pixel-Raster.
Typische Kamerasensoren haben identische, rechteckige Pixel, die in einem festen regelmäßigen Raster angeordnet sind. Diese gleichmäßig verteilten Fotoelemente bestimmen das Abtastmuster bzw. die Abtastfrequenz und damit auch die maximale räumliche Auflösung der Kamera.
Es wurde festgestellt, dass durch die Verwendung unregelmäßiger Abtastmuster in Kombination mit dedizierten Rekonstruktionsmethoden die Auflösung erhöht werden kann, ohne die Anzahl an physikalischen Pixeln zu vergrößern.
Rekonstruktionsalgorithmen sind in diesem Zusammenhang erforderlich, um das Bild wieder auf ein regelmäßiges hochaufgelöstes Raster umzutasten was für die Wiedergabe, Speicherung oder weitere Bildverarbeitungsschritte notwendig ist.
Meine Forschung konzentriert sich auf die Entwicklung und Evaluierung neuartiger, unregelmäßiger Abtastmuster für Kamerasensoren sowie auf die Bewertung verschiedener Resampling-Ansätze, die sowohl die Rekonstruktion mit Hilfe neuronaler Netze als auch klassische Signalverarbeitungstechniken umfassen.
Ich biete Abschlussarbeiten im Bereich Image Sensing und Image Reconstruction an.
Aktuell gibt es Projekte zu neuartigen, nicht-regulären Kamera Sensor Layouts und zu Demosaicing.