Grosche, Simon

Simon Grosche, M. Sc.

Department Elektrotechnik-Elektronik-Informationstechnik (EEI)
Lehrstuhl für Multimediakommunikation und Signalverarbeitung

Raum: Raum 06.0220
Cauerstr. 7
91058 Erlangen

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)

Tutorium (TUT)

Vorlesung (VORL)

  • Signale und Systeme I

    In der Lehrveranstaltung werden grundlegende Kenntnisse über Stromkreise mit

    Widerstand, Kapazität und Induktivität vorausgesetzt, ebenso Kenntnisse über

    komplexe Zeiger und Übertragungseigenschaften einfacher linearer Netzwerke.

    Diese können beispielsweise durch die beiden Module "Grundlagen der

    Elektrotechnik I" und "Grundlagen der Elektrotechnik II" oder durch die

    Kombination der Module "Einführung in die Informations- und

    Kommunikationstechnik" und "Elektronik und Schaltungstechnik" erworben

    werden. Für Studenten ohne diese Vorlesungen (beispielsweise im Studiengang

    Computational Engineering) können die notwendigen Vorkenntnisse auch im

    Selbststudium anhand der Kapitel 2 über Physikalische Grundlagen elektrischer

    Schaltungen und Kapitel 3 über Passive Netzwerke aus dem Buch von Oehme,

    Huemer, Pfaff, "Elektronik und Schaltungstechnik", Hanser Verlag, München

    2007 erworben werden.

    2,5 SWS

    ECTS-Studium

2021

2020

2018

2016