Computer Vision
Fakultät für Informatik und Mathematik ©
Name Computer Vision
Verantwortlich Prof. Dr. Claudius Schnörr
SWS 4
ECTS 5
Sprache(n) Deutsch
Englisch
Lehrform SU mit Praktikum
Angebot im Wechsel mit anderen Fächern der gleichen Fachgruppe
Aufwand

Präsenzstudium: ca. 40h, Eigenstudium: ca. 110h

Voraussetzungen

Lineare Algebra (IF-I-B-103), Digitale Bildverarbeitung (IF-I-M002),

Computergrafik und Bildverarbeitung (IF-I-B-601), Numerische Mathematik (IF-I-B-M02), Photogrammetrische Bildverarbeitung (IF-I-M505), Mobile Mapping (MasterVL)

Ziele
  • Kenntnis notwendiger Grundlagen, wesentlicher Ansätze als auch praktischer Verfahren, die für den Aspekt '3D- bzw. Tiefeninformation' in Bildern spezifisch sind
  • die Fähigkeit, Aufgaben einzuordnen, eigenständig Lösungen zu erarbeiten, vom Konzept bis hin zu algorithmischen Umsetzungen
  • Erreichen einer kritischen Urteilsfähigkeit über Konzepte
  • Kompetenz, selbst wissenschaftlich neue Konzepte zu erarbeiten
Inhalt

Ermittlung 3D-Struktur einer Realweltszene über die Extraktion von 3D-Informationen aus mehreren 2D-Ansichten dieser Szene.

Anwendungsgebiete sind u.a. die 3D-Qualitätskontrolle in der Fertigung, oder auch 'Structure-from-Motion' beim Autonomen Fahren.

In Referaten und Seminararbeiten stellen die Studierenden ihre Themenstellungen aus folgenden fachlichen Bereichen vor:

Einordnung, Anwendungsgebiete und Beispiele

  • Euklidische Bewegungen (Objekt- u. Kamerabewegung, Koordinatentransformationen)
  • Projektive Geometrie (u.a. perspektivische Projektion, Repräsentation und Schätzung geometrischer Bildprimitive)
  • projektive Transformationen und Invarianzen (u.a. Transformationsgruppen, Rekonstruktion affiner und metrischer Bildeigenschaften)
  • Projektion und Kameras (u.a. spezielle Kameras, Selbstkalibrierung)
  • Epipolargeometrie und Geometrie mehrfacher Ansichten
  • Schätzen von Transformationen und Korrespondenzen (u.a. Kameramatrix, Kalibrierung, Entzerrung)
  • Stereoanalyse
  • 3D-Rekonstruktion
  • Structure-from-Motion
Medien und Methoden

Tafel, Beamer, selbstgesteuertes Lernen in Kleingruppen, Literaturstudium, praktische Umsetzungen in Matlab, Mathematica, C++

Literatur
  • Multiple View Geometry in Computer Vision, R. Hartley, A. Zisserman, Cambridge Univ. Press, 2004
  • Stereoanalyse und Bildsynthese, O.Schreer, Springer, 2005
  • themenspezifische Literatur wird jeweils zusätzlich ausgegeben
Zuordnungen Curricula
SPO Fachgruppe Code ab Semester Prüfungsleistungen
IG Version 2010 CGBV: Schwerpunkt Vertiefung IG-CGB-0010 2 benotete mündliche Prüfung (60%)
benotete Studienarbeit (40%)
IG Version 2010 EC: Fachliche u. persönliche Profilbildung IG-CGB-0010 2 benotete mündliche Prüfung (60%)
benotete Studienarbeit (40%)
IG Version 2010 SWE: Fachliche u. persönliche Profilbildung IG-CGB-0010 2 benotete mündliche Prüfung (60%)
benotete Studienarbeit (40%)