Modultitel
- 3D Computer Vision: Methoden und industrielle Anwendungen
Modultitel (Englisch)
Lehrveranstaltungen des Moduls
- 3D Computer Vision: Methoden und industrielle Anwendungen (Vorlesung und Übungen)
- Gruppenprojekt
Modulverantwortliche(r)
- Dr. Christian Wöhler, DaimlerChrysler Group Research
Lehrinhalte
Diese Blockvorlesung behandelt Methoden der 3D-Bildverarbeitung, d. h. der bildbasierten dreidimensionalen Rekonstruktion von natürlichen Szenen und Objekten. Am Beginn der Vorlesung stehen eine Einführung in die räumliche Geometrie auf Basis linearer Algebra, die Theorie der optischen Abbildung sowie grundlegende Methoden der linearen und nichtlinearen Kalibrierung von Kamerasystemen auf Basis unterschiedlicher Kameramodelle. Es folgt ein Überblick über die dreidimensionale Rekonstruktion von Szenen mit photogrammetrischen Verfahren anhand mehrerer Aufnahmen, insbesondere mit der klassischen Methode des Bündelausgleichs. Mustererkennungsmethoden zur automatischen Ermittlung von korrespondierenden Punkten auf den Bildern der Szene werden insbesondere anhand verschiedener Ansätze zur Stereo-Bildanalyse (z. B. merkmals- und korrelationsbasiertes sowie dichtes Stereo) erläutert. Darüberhinaus wird eine Einführung in Verfahren zur Bestimmung der dreidimensionalen Lage und Orientierung von Objekten ("Pose Estimation") anhand von Geometriemodellen gegeben. Weiterhin wird die dreidimensionale Rekonstruktion der Oberfläche von Objekten anhand ihrer physikalischen Eigenschaften (z.B. Shape from Shading, Specularities, Texture, Shadow, etc.) behandelt. Praktische Anwendungsbeispiele aus der aktuellen Forschung, insbesondere aus dem Fahrzeugbereich, der industriellen Produktion und auch aus der Astronomie, illustrieren jeden der betrachteten Themenbereiche.
Kompetenzen
Die Studierenden erhalten einen Überblick über grundlegende Methoden der dreidimensionalen Bildverarbeitung und photogrammetrische Basistechnologien. Im Rahmen der Vorlesung werden Präsenzübungen abgehalten, in denen ausgewählte, zuvor in der Vorlesung behandelte Verfahren anhand praktischer Anwendungsbeispiele von den Teilnehmern in MATLAB implementiert werden. Im Anschluß an die Blockvorlesung wird das erworbene Wissen durch eigenständige Bearbeitung eines vorlesungsbezogenen Themas im Rahmen eines Gruppenprojekts vertieft.
Anzahl Einzelleistungen (benotet und unbenotet)
benotete mündliche Prüfung über die Inhalte der Vorlesung, erfolgreiche Teilnahme an den Präsenzübungen, erfolgreiche Bearbeitung eines Gruppenprojekts (Software-Demonstration mit schriftlicher Ausarbeitung)
Prüfungsformen
Das Bestehen der mündlichen Prüfung und die erfolgreiche Bearbeitung des Gruppenprojekts ergeben insgesamt 5 LP.
Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten
Das Bestehen der mündlichen Prüfung und die erfolgreiche Bearbeitung des Gruppenprojekts ergeben insgesamt 5 LP.
Arbeitsaufwand und Leistungspunkte
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Vorlesung: |
3,5 h/Tag x 5 Tage 2,5 h/Tag x 5 Tage |
= 17,5h = 12,5h = 10h = 45h = 40h = 25h |
Teilnahmevoraussetzungen und Vorkenntnisse
Abschluss des Moduls „Bildverarbeitung“ ist hilfreich.
Modultyp und Verwendbarkeit
Wahlpflichtmodul für die Bachelorstudiengänge
- Naturwissenschaftliche Informatik (WP Vertiefung Informatik)
- Kognitive Informatik (WP Intelligente Systeme)
Wahlpflichtmodul für die Masterstudiengänge
- Naturwissenschaftliche Informatik (Grundlagen Ergänzung)
- Intelligente Systeme (Grundlagen Ergänzung)
Dauer des Moduls / Angebotsturnus
jährlich im Anschluß an das Wintersemester