Seminar: Mathematik in Film und Fotografie

Bei Interesse:

Anmeldung per Email an Prof Dr. Stefan Funken.

Überblick an Themen:

Mathematik ist ein wesentlicher Bestandteil der digitalen Bildgebung:
die Modellierung der Farbwahrnehmung des Auges, Farbräume, die Aufnahme von Bildern,
deren Speicherung und Verarbeitung

Moderne Entwicklungen in Photoshop, Lightroom, oder auch Blender, etc. basieren auf ausgeklügelten
mathematischen Algorithmen und nutzen schnellere Prozessoren - und zunehmend auch GPUs.
Der größte Teil der relevanten Mathematik soll im Seminar behandelt werden.

Siehe:
http://en.wikipedia.org/wiki/Bayer_filter
http://www2.cmp.uea.ac.uk/Research/compvis/ColourIntro/ColourIntro.htm

Literatur:

Andersson, Lars-Erik and Stewart, Neil F., Introduction to the Mathematics of Subdivision Surfaces, 2010, SIAM,
Philadelphia, PA, USA.

M. Marinov and L. Kobbelt
Optimization Techniques for Approximation with Subdivision Surfaces
ACM Symposium on Solid Modeling and Applications (2004), pp. 1–10

D. Austin. What is... JPEG? Notices Amer. Math. Soc., 55(2):226–229, 2008.

C. M. Brislawn. Fingerprints go digital. Notices Amer. Math. Soc., 42(11):1278–1283, 1995.

J. B. Cohen. Visual Color and Color Mixture: The Fundamental Color Space. University of Illinois Press, Urbana and Chicago, USA, 2001.

B. Fraser. Raw capture, linear gamma, and exposure.
https://wwwimages2.adobe.com/content/dam/acom/en/products/photoshop/pdfs/linear_gamma.pdf

B. Fraser. Understanding digital raw capture.
https://www.adobe.com/digitalimag/pdfs/understanding_digitalrawcapture.pdf

N. J. Higham. Color spaces and digital imaging. In N. J. Higham, M. R. Dennis, P. Glendinning, P. A. Martin, F. Santosa, and J. Tanner, editors,
The Princeton Companion to Applied Mathematics, pages 808–813. Princeton University Press, Princeton, NJ, USA, 2015.

A. R. Hill. How we see colour. In R. McDonald, editor, Colour Physics for Industry, pages 211–281. Society of Dyers and Colourists, Bradford, England, 1987.

D. M. Hunt, K. S. Dulai, J. K. Bowmaker, and J. D. Mollon. The chemistry of John Dalton’s color blindness. Science, 267:984–988, 1995.

JPEG file interchange format, version 1.02. http://www.w3.org/Graphics/JPEG/jfif3.pdf.

D. Margulis. Photoshop LAB Color: The Canyon Conundrum and Other Adventures in the Most Powerful Colorspace. Peachpit Press, Berkeley, CA, USA, 2006.

C. Poynton. A guided tour of color space, 1997. www.poynton.com/PDFs/Guided_tour.pdf.

G. Sharma and H. J. Trussell. Digital color imaging. IEEE Trans. Image Processing, 6(7):901–932, 1997.

S. Westland and C. Ripamonti. Computational Colour Science Using MATLAB. Wiley, New York, 2004.

Ziel des Seminars ist:

die Aufbereitung von wissenschaftlichen Publikationen
die verständliche Darstellung mathematischer Sachverhalte
das Kennenlernen interessanter praktischer Anwendungen der Mathematik
das Üben interdisziplinärer Ausdrucksweisen
das Präsentieren mathematischer Sachverhalte

Problemstellungen werden betrachtet, wie sie in der praktischen Arbeit eines Mathematikers vorkommen.

Beispielhaft wird die Problemstellung, die Mathematisierung und schließlich die mathematische Lösung des Problems behandelt.

Neben der Modellbildung werden moderne mathematische Methoden und Konzepte vorgestellt, welche sich zur effizienten Lösung auftretender Gleichungen eignen.