3D Computer Vision (TCV)

Modulinhalte

  • Einführung: Ziele und Anwendungsbereiche
  • Prinzipien 3D-bildgebender Systeme: Kamerasysteme, Entfernungssensoren, Triangulation, Streifenprojektion, MR- und Röntgen-CT
  • Kamerakalibration: Externe und Interne Kameraparameter, Methoden zur Parameterbestimmung
  • Multikamerasysteme: Epipolare Geometrie, Fundamental Matrix, Essential Matrix, Stereo-Korrespondenz Algorithmen
  • Oberflächenmodellierung: Registrierung von Oberflächen, Iterative Closest Point
  • Methoden der Bewegungsanalyse: Bewegungsfelder, differentielle Analyse, Blockmatching, korrespondierende Punkte, Kalman-Filter
  • Methoden der Gestaltanalyse: Shape From Shading, Texture, Motion
  • Methoden der Objekterkennung: Interpretation Trees, Invariants, Parametric Eigenspace
  • Methoden der Objektlokalisierung: Modelbasierte Lokalisierung aus Intensitäts- und Entfernungsbildern

Lernziele

Die Studierende werden in die Lage versetzt

  • die fundamentalen Probleme des computerbasierten Sehens zu erkennen
  • wichtige Methoden zu verstehen und für die Lösung komplexer Problemstellungen anzuwenden
  • weiterführende, wissenschaftliche Literatur auf Basis des Gelernten zu begreifen und zu nutzen