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Münster (upm)

Angewandte Mathematik erhält Millionenförderung von der EU

RISE-Netzwerk mit 23 Partnern bringt neue Methoden der Bild- und Datenverarbeitung in die Praxis
Dr. Daniel Tenbrinck (l.) und Prof. Dr. Martin Burger<address>© Anna Cathrin Tenbrinck</address>
Dr. Daniel Tenbrinck (l.) und Prof. Dr. Martin Burger
© Anna Cathrin Tenbrinck

Für ein europäisches Forschungsnetzwerk, das sich mit neuen Methoden der Bild- und Datenverarbeitung in der Angewandten Mathematik befasst, hat die Europäische Kommission im Rahmen der „Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen“ rund 1,1 Millionen Euro bewilligt. Die Mathematiker Prof. Dr. Martin Burger und Dr. Daniel Tenbrinck von der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster (WWU) koordinieren das Forschungsvorhaben, an dem 23 Partner aus Universitäten und Industrie beteiligt sind, gemeinsam mit Prof. Dr. Carola Schönlieb von der Universität Cambridge in England.

Der Titel des auf vier Jahre angelegten Projekts, an dem hauptsächlich Mathematiker und Ingenieure beteiligt sind, lautet "Nonlocal Methods for Arbitrary Data Sources" (auf Deutsch „Nichtlokale Methoden für beliebige Datenquellen“, kurz "NoMADS"). Die beteiligten Experten befassen sich mit „nichtlokalen Beziehungen“ in Datensätzen. Was abstrakt klingt, kann im Alltag helfen – beispielsweise, um Algorithmen zur Korrektur digitaler Bilder genauer und stabiler zu machen. „Klassischerweise nutzt man die benachbarten Pixel, um verrauschte oder unterbelichtete Bildpunkte mathematisch zu rekonstruieren“, erläutert Daniel Tenbrinck. „Doch wenn die verrauschten Pixel beispielsweise zufällig auf der Kante eines abgebildeten Gegenstands liegen, helfen die benachbarten Pixel wenig. Denn sie gehören zu einem anderen Bildelement und haben meist eine andere Farbe und Helligkeit.“ Stattdessen ziehen die Experten weiter entfernt liegende Pixel zurate – zum Beispiel gezielt ausgewählte Bildpunkte aus der Frisur, um fehlerhaft abgebildete Stellen im Haar zu rekonstruieren.

Die nichtlokalen Methoden helfen die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen zu verbessern. Im Fokus von „NoMADs“ stehen neben der klassischen Bildverarbeitung die medizinische Bildgebung und die Materialforschung. Mögliche Anwendungen sind Volumendaten einer Ganzkörper-Computertomografie-Aufnahme sowie dreidimensionale Punktwolken einer mit Tiefensensoren abgetasteten Oberfläche in der autonomen Robotik. „Darüber hinaus ist auch eine Anwendung in anderen Bereichen denkbar – beispielsweise kann man mit solchen Algorithmen die Struktur und Beziehungen sozialer Netzwerke analysieren“, sagt Martin Burger.

An dem Konsortium beteiligt sind neben 16 Universitäten auch sieben Industriepartner, unter anderem die auf Bildverarbeitung und Robotik spezialisierte CLK GmbH aus Altenberge im Kreis Steinfurt. Das Projekt wird in der Programmlinie „RISE“ (Research Innovation and Staff Exchange) der Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen gefördert. Die Fördermittel dienen in erster Linie dazu, Wissenschaftler aus dem Konsortium für eine begrenzte Zeit an eine Partnerinstitution innerhalb des Netzwerks zu entsenden. Das Programm soll als anwendungsnahe, interdisziplinäre Plattform den Wissenstransfer zwischen Universitäten und Industrie stärken.

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