Die Lehrveranstaltung gibt eine Einführung in die Grundlagen der Sensororientierung und 3D-Rekonstruktion. Das Ziel ist ein Verständnis der Prinzipien, Methoden und Anwendungen der bildbasierten Vermessung. Behandelt werden unter anderem die algebraische projektive Geometrie, Abbildungsgeometrie, Kalibrierung, Orientierungsverfahren, Stereo-Bildzuordnung und weitere Verfahren zur Oberflächenrekonstruktion.
Die Vorlesung wird über die Lernplattform Moodle verwaltet. Alle Dokumente und weitere Informationen finden Sie im Moodle-Kurs Photogrammetric Computer Vision.
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Vorlesung
Einführung
- Organisation, bildbasierte 3D-Rekonstruktion, historische Hinweise, Klassifizierung der Photogrammetrie, Anwendungsgebiete (Folien, Druck)
Projektive 2D-Geometrie
- Mathematische Grundlagen, projektive Geometrie, homogene 2D-Koordinaten, Punkte und Linien
- Normalisierung und Interpretation, Matrixalgebra, ebene Transformationen, Verkettung
- Projektivität, Berechnung einer 2D-Homographie, lineare homogene Gleichungssysteme, ebene Entzerrung
Projektive 3D-Geometrie
- Punkte und Ebenen, räumliche Transformationen, geometrisches Kameramodel
- Projektionsmatrix, Interpretation, räumlicher Rückwärtsschnitt/DLT, optische Abbildung mit Linsen
- Linsenverzeichnung, Aufnahmetechnik, ...
Projektive Mehrbild-Geometrie
- Relative Orientierung, Epipolargeometrie
- Fundamentalmatrix, räumlicher Vorwärtsschnitt/Triangulation, projektive Rekonstruktion
- Elementarmatrix, Normalfall, Trifokalgeometrie, Trifokal- und Mehrbild-Tensoren
- Tensornotation, Bündelausgleichung
- Euklidische und metrische Verbesserung, Autokalibrierung, ...
Stereo-Bildzuordnung
- Robuste Parameterschätzung, M-Schätzer, RANSAC
- Korrespondenzproblem, Bedingungen für die Bildzuordnung, flächenbasierte Bildzuordnung, Ähnlichkeitsmaße
- Kleinste-Quadrate-Bildzuordnung, globale Zuordnungsstrategien, Normalbilderstellung
- Zusammenfassung
Übung
Für die Übung wird die Lernplattform Moodle genutzt. Alle Unterlagen und weitere Informationen finden Sie unter dem Moodle-Kurs Photogrammetric Computer Vision WiSe 2023.
Die Selbsteinschreibung für diesen Moodle-Kurs fängt im Oktober 2023 an.
Klausur
Klausur
- Termin: 15. Februar 2024 um 10:00 Uhr im Audimax
- Hilfsmittel: keine
Klausurvorbereitung