Katja Kossira
Katja Kossira, M.Sc.
Der Großteil des anfallenden Kunststoffmülls wird thermisch verwertet, da eine sortenreine Trennung meist nicht möglich ist. Um eine klare Klassifizierung zu ermöglichen, beschäftige ich mich seit Januar 2023 mit der multispektralen Bildgebung. Dadurch sollen Kunststoffe mittels multispektraler Kameras eindeutig erkannt werden, um das Recycling zu ermöglichen.
Weitere Informationen können unter den folgenden Links aufgerufen werden:
Ich biete jederzeit Abschlussarbeiten im Bereich der multispektralen Bilverarbeitung an. (Grund-)kenntnisse in Python oder MATLAB sind wünschenswert.
Bei Interesse oder für weitere Informationen schreibt mir jederzeit gerne eine E-Mail mit kurzer Vorstellung eurer Interessen und bisherigen Erfahrungen im Bereich der Softwareentwicklung bzw. Bild- und Datenverarbeitung.
- Masterarbeiten
- Bedingte optimale Filterauswahl in der multispektralen Bildgebung für das Kunststoffrecycling (2024)
- Bachelorarbeiten
- Evaluation of State-of-the-Art Inter-Camera Spectral Calibration Techniques (2023)
- Vergleich von Interpolationsmethoden zur spektralen Rekonstruktion von Kunststoffen anhand einer multispektralen Datenbank (2024)
- Bestimmung der spektralen Varianz von Kunststoffen anhand einer multispektralen Datenbank (2024)
- Bachelorarbeiten
- Masterarbeiten
- Forschungspraktikum
- Evaluation of the Robustness of Statistical Inter-Camera Color Calibration Techniques for Multispectral Imaging
- Multispectral Inter-Camera Color Correction using Weighted Average and Weighted Median Consensus Images
- Bewertung und Vergleich verschiedener Hyperparameter für die Klassifikatoren des Conditional-Filter-Band-Selection Algorithmus
- , , : 2024: Nachhaltigkeitspreis - Kategorie "Research" (Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg) – 2024
2024
Conditional Optimal Filter Selection for Multispectral Object Classification
International Conference on Image and Video Processing (Abu Dhabi, 27. Oktober 2024 - 30. Oktober 2024)
DOI: 10.1109/ICIP51287.2024.10647688
URL: https://arxiv.org/abs/2410.02001
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