Fundamentals of Computer Vision
Grundzüge des Maschinellen Sehens
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Prerequisites
Recommended, as written
Kenntnis des Stoffes der Module • 11112: Mathematik IT-1 (Diskrete Mathematik) • 11113: Mathematik IT-2 (Lineare Algebra) Ein grundlegendes Verständnis von Programmierungskonzepten wird vorausgesetzt. Detaillierte Kenntnisse in einer Programmiersprache sind allerdings nicht nötig. Im Rahmen der Übung wird eine, für diese Veranstaltung ausreichende, Einführung in Matlab geboten.
Contents
Folgende, aufeinander aufbauende Themen werden besprochen: Einführung in das Maschinelle Sehen, optische und geometrische Prinzipien von Kameras, projektive Abbildungen, geometrisches Kamera Modell, Kamerakalibrierung, Geometrie einfacher und mehrfacher Ansichten, Radiometrie, Disparitätsbestimmung, 3D Rekonstruktion, Verarbeitung von Tiefendaten, Segmentierung, lineare Filter, Erkennung von Kanten und Ecken, Texturanalyse und - Synthese, Objekterkennung, Computational Photography.
Learning outcomes
Während sich die Computer Grafik in erster Linie mit der Bildsynthese auseinander setzt, geht es beim Maschinellen Sehen um die Bildanalyse. Sie findet vielfältige Anwendung in Bereichen wie Bildbearbeitung, Robotik, Medizintechnik, Medientechnologie, Automatisierung, Biometrie, Mensch-Maschine-Interakion, Berührungslose Vermessung, Fernerkundung, Qualitätskontrolle, usw. Diese Veranstaltung soll erste Einblicke in die Grundlagen des Maschinellen Sehens geben. Teilnehmer dieser Veranstaltung werden am Ende des Semester in der Lage sein, Verfahren des Maschinellen Sehens selbstständig anzuwenden und umzusetzen.
Assessment
• Klausur, 120 min. ODER • mündliche Prüfung, 30-45 min. (bei geringer Teilnehmerzahl) In der ersten Lehrveranstaltung wird bekanntgegeben, ob die Prüfungsleistung in schriftlicher oder mündlicher Form zu erbringen ist.
Literature (4)
- Forsyth and Ponce: Computer Vision – A Modernapproach, Prentice Hall, ISBN: 0 130 85198 1, 2003
- Hartley and Zisserman: Multiple View Geometry in Computer Vision, 2nd edition, Cambridge Press, ISBN: 0 521 54051 8, 2003
- Hanselman and Littlefield: Mastering MATLAB 7, Prentice Hall, ISBN: 0 131 43018 1, 2004 (or similar)
- Olivier Faugeras: Three-Dimensional Computer Vision – A Geometric Approach, MIT Press, ISBN: 0 262 06158 9, 1993
Remarks
• Studiengang Informatik B. Sc.: Wahlpflichtmodul in Komplex „Praktische Informatik“ (Niveaustufe 300). • Studiengang Informations- und Medientechnik M. Sc.: Wahlpflichtmodul im Komplex „Kommunikations- und Medien-Technologien". • Studiengang Informations- und Medientechnik M. Sc. (PO 2003): Wahlpflichtmodul im Themenkomplex "Multimedia-Technik und Anwendungen". • Studiengang Wirtschaftsingenieurwesen M. Sc. und Diplom: Wahlpflichtmodul im Vertiefungsfach "Informatik". Das Modul ersetzt das bisherige Modul 12310: Bildanalyse und Bildverstehen.
Source: BTU's module description · retrieved 20 Oct 2026Original