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In dieser Vorlesung werden die Grundlagen des 3-D Rechnersehens vermittelt. Der erste Teil der Vorlesung beschäftigt sich mit Kameramodellen, dem Prozess der Bildaufnahme sowie typischen Problemen (z.B. dem Rauschen), die man bei der Verarbeitung realer Bilder zu lösen hat. Außerdem erfolgt ein Einstieg in die Projektive Geometrie. Im zweiten Teil der Vorlesung werden Verfahren zur Extraktion von einfachen und komplexen Merkmalen aus Bildern oder Bildfolgen vorgestellt, die für eine spätere 3-D Rekonstruktion von Objekten oder Szenen, aber auch für die Objekterkennung eine wichtige Rolle spielen. Im dritten Teil der Vorlesung behandeln wir verschiedene Verfahren, wie die Parameter einer Kamera automatisch bestimmt werden können (Kamerakalibrierung), und wie mittels Methoden der Stereobildverarbeitung 3-D Information berechnet werden kann. Den dritten Teil runden Verfahren ab, mittels derer man aus einer langen Folge von Bildern automatisch die Parameter der Kamera und Tiefeninformation bestimmen kann. Im letzten Teil der Vorlesung geht es dann um Verfahren der Bewegungsberechnung in Bildfolgen sowie um aktuelle Verfahren zur 3-D Objekterkennung.
Die Vorlesung hat das Ziel, die notwendigen theoretischen Kenntnisse im Bereich des 3-D Rechnersehens zu vermitteln und konkrete Algorithmen und effiziente Implementationen vorzustellen. Ein Besuch der Rechnerübung und Bearbeitung der gestellten Programmieraufgaben ist deshalb unerlässlich. Die Vorlesung baut auf der Vorlesung Rechnersehen 1 des Wintersemesters auf. Lücken im Grundwissen (Singulärwertzerlegung, statistische Tests, lineare Algebra, Hauptachsentransformation, etc.) werden im Verlauf der Vorlesung durch kurze Exkurse ergänzt.
Literatur: Grundlage der Vorlesung ist das Lehrbuch von Trucco und Verri. Im Bereich der 3-D Rekonstruktion können weiterhin die beiden Lehrbücher von Hartley/Zisserman oder Faugeras herangezogen werden. Die Folien der Vorlesung werden ergänzend als Skript zur Verfügung gestellt. |
