Der Kurs führt zunächst in Konzepte und Methoden der allgemeinen Signalverarbeitung und -interpretation ein. Darauf aufbauend werden wesentliche Konzepte und Methoden des Computersehens und weiterführender Signalverarbeitungskonzepte vermittelt. In der ersten Hälfte des Kurses werden die theoretischen Konzepte der Digitalisierung und Filterung von Signalen erläutert. In diesem Zusammenhang werden u.a. das Nyquist-Shannon-Abtasttheorem, die Eigenschaften linearer Systeme, das Konzept der Faltung und die Fourier-Transformation im Detail behandelt. Die zweite Hälfte des Kurses baut auf der zuvor gelegten theoretischen Basis auf und widmet sich der Signalverarbeitung im Anwendungskontext des Computersehens. Ausgehend von einer Beschreibung der grundlegenden Signaleigenschaften von Bildern, wie etwa verschiedener Farbmodelle, stellt der Kurs eine repräsentative Auswahl an Konzepten und Methoden des Computersehens vor. Hierzu zählen u.a. Methoden der Segmentierung und Verfahren der Merkmalsdetektion und -beschreibung. Im Anschluss werden weiterführende Methoden der Signalverarbeitung und -interpretation unter dem Aspekt des jeweils benötigten apriorischen Wissens eingeordnet und anhand einer Auswahl eingehend beschriebener Verfahren illustriert. Hierzu zählen u.a. Methoden des überwachten und unüberwachten Lernens, Clusteringverfahren sowie modellbasierte Methoden der Signalinterpretation.