Digitale Bildbearbeitung und KI - Prüfungsnummer: 9958438

Das Modul vermittelt grundlegende Kenntnisse zur digitalen Bildbearbeitung. Behandelt werden die Eigenschaften digitaler Bilder wie Farbmodelle, Bildauﬂösung und gängige Dateiformate. Zudem erfolgt eine Einführung in das Programm Adobe Photoshop, in dem grundlegende Werkzeuge und Techniken der Bildbearbeitung praktisch angewendet werden.

Ergänzend werden aktuelle Möglichkeiten der KI-gestützten Bildbearbeitung und Bildgenerierung vorgestellt und anhand von Beispielen erläutert.

Vorlesung mit integrierten Übungen
Praktische Arbeiten am Computer

ECTS: 2,5

Arbeitsaufwand gesamt: ca. 75 Stunden

Präsenzzeit: ca. 30 Stunden
Selbststudium / Projektarbeit: ca. 45 Stunden

Qualifikationsziele / Lernergebnisse:

Nach erfolgreichem Abschluss des Moduls sind die Studierenden in der Lage,

die grundlegenden Eigenschaften digitaler Bilder zu verstehen und zu erläutern,
Farbmodelle, Bildauflösungen und gängige Dateiformate sachgerecht zu unterscheiden und anzuwenden,
digitale Bilder für unterschiedliche Anwendungsbereiche aufzubereiten und zu optimieren,
grundlegende Funktionen und Werkzeuge des Programms Adobe Photoshop sicher zu nutzen,
Bildbearbeitungen selbstständig durchzuführen,
die Möglichkeiten und Grenzen KI-gestützter Bildbearbeitung und Bildgenerierung zu verstehen und kritisch einzuordnen.

Modulinhalt

Grundlagen digitaler Bilder

Pixel, Auflösung und Bildgröße
Farbmodelle (RGB, CMYK, Graustufen u.a.)
Farbtiefen und Farbräume

Dateiformate und Kompression

-Raster- und Vektorformate
Verlustfreie und verlustbehaftete Kompression
Anwendungsabhängige Auswahl von Bildformaten

Einführung in Adobe Photoshop

Benutzeroberfläche und Werkzeuge
Ebenen, Masken und Auswahltechniken
Grundlegende Retusche- und Korrekturmethoden

Digitale Bildbearbeitung

Farb- und Tonwertkorrekturen
Bildmontagen und Composings
Vorbereitung von Bildern für Print- und Digitalmedien

KI-gestützte Bildbearbeitung und Bildgenerierung

Überblick über aktuelle KI-Werkzeuge
Generative Bildverfahren
Anwendungsbeispiele und ethische Fragestellungen

Lehr- und Lernformen:

Vorlesung mit Demonstrationen
Praktische Übungen am Rechner
Selbstständige Bearbeitung kleiner Aufgaben und Projekte

Prüfungsleistung:

Portfolio / Übungsabgaben und schriftlicher Test
(Art und Umfang der Prüfungsleistung werden zu Semesterbeginn bekannt gegeben.)

Voraussetzungen:

Keine besonderen Vorkenntnisse erforderlich
Grundlegende Computerkenntnisse werden vorausgesetzt

Dozent/in: Frank Hillgärtner
Stand: 14.01.2026