In meiner Forschungsarbeit beschäftige ich mich Fragestellungen der unregelmäßigen Abtastung, sowieso mit Compressed Sensing. Hierzu gehört die Entwicklung und Untersuchung von neuartigen Messszenarien und deren Rekonstruktion.
Hierbei soll eine möglichst hohe Bildqualität mit wenigen Messungen erreicht werden.

Weitere Informationen unter Arbeitsgebiete / Bildrekonstruktion

Auf dem Gebiet der unregelmäßigen Abtastung biete ich regelmäßig Abschlussarbeiten an. Bei Interesse genügt ein kurzes Anschreiben per Mail.

Abgeschlossene Masterarbeiten

• Accelerated Implementations of Frequency Selective Reconstruction Algorithms (2019)
• Evaluation der inhaltsadaptiven unregelmäßigen Abtastung zur Kompression von Bilddaten (2019)

Abgeschlossene Bachelorarbeiten

• Erstellung eines echtzeitfähigen Demonstrators für frequenzselektive Rekonstruktionsalgorithmen (2020)
• Umtastung von mit hexagonalen Pixeln aufgenommenen Bilddaten (2020)
• Vorverarbeitung einfach zu interpolierender Gebiete bei der Rekonstruktion von regelmäßig und unregelmäßig abgetasteten Bilddaten (2018)
• Frequenzselektive Rekonstruktion von unregelmäßig abgetasteten Bilddaten eines Rasterelektronenmikroskops (2018)

Abgeschlossene Forschungspraktika und andere Projekte

• Erstellung einer schnellen GPU Implementierung der Frequenzselektiven Rekonstruktion mittels Python/Numba (2021)
• Reconstruction of Non-Regularly Sampled Images using Neural Networks (2020)
• Reconstruction of Inhomogeneously Sampled Image Data (2020)
• Reconstruction of images measured using random measurements matrices (2018)
• Inhaltsadaptive unregelmäßige Abtastung zur beschleunigten inkrementellen Aufnahme von hochaufgelösten Bildern (2018)
• Untersuchung der Mindestanzahl an Abtastwerten bei der unregelmäßigen Abtastung von Bild- und Videodaten (2018)
• Optimierung von 1/4-Sampling Masken für die Frequenzselektive Rekonstruktion von Dreidimensionalen Datensätzen (2018)