Die Veranstaltung Grundlagen der 3D-Bildverarbeitung widmet sich technischen Ansätzen zur Gewinnung von Tiefeninformationen, den dabei erforderlichen Datenverarbeitungsaspekten. Der Schwerpunkt liegt auf optischen Ansätzen zur 3D-Datenerfassung, den zugehörigen systemtechnischen Realisierungen, den notwendigen theoretischen Grundlagen sowie Methoden / Verfahren der (Bild)Datenverarbeitung.
Mögliche Anwendungsgebiete dieser Techniken sind heutzutage sehr vielfältig und weit verbreitet, z.B. computergrafische Modellierungen dreidimensionaler Objekte (Reverse Engineering), Abstandsmessungen in selbstfahrenden Fahrzeugen oder zur Fahrerassistenz, Oberflächeninspektionen oder Prüfungen auf Maßhaltigkeit in der Qualitätssicherung, Lageschätzungen oder Hindernislokalisierung in der Robotik bzw. der Sicherheitstechnik. Verfahren zur Gestaltsrekonstruktion beinhalten in starkem Maße Elemente und Techniken der klassischen Bildverarbeitung. Genauso sind zur Erfüllung von Erkennungsaufgaben mit monokularer Bildverarbeitung heutzutage zunehmend 3D-Aspekte zu berücksichtigen.
Die wesentlichen Bildverarbeitungsaspekte zur Gewinnung der 3D-Information (3D-Bildgebung) werden in der Vorlesung ansatzbezogen diskutiert. Die ausführliche Darstellung des klassischen Verfahrens der Stereo- und Multikamera-Vision wird durch aktuelle Ansätze, wie die Weißlichtinterferometrie, die Fokusvariation, LIDAR oder das Time of Flight-Prinzip ergänzt. Die Veranstaltung schließt im Grundlagenteil wichtige systemtechnische, optische und geometrische Gesetzmäßigkeiten von Bildaufnahmeprozessen sowie Grundzüge der projektiven Geometrie ein.
Der Teilnehmende erhält einen umfassenden Überblick zu optischen Verfahren der bildgebenden Erfassung von 3D-Informationen bis hin zur qualitativen Analyse ausgewählter Szenen-/Objektpunkte in bildhaft erfassten dreidimensionalen Szenen. Dazu werden die Grundlagen, die systemtechnischen Aspekte und notwendigen Bildverarbeitungs-Methoden/-Verfahren zur Gewinnung räumlich, geometrischer Szeneninformationen aus digitalen Bildern vermittelt.
Aufbauend auf den vermittelten Inhalten ist der Teilnehmende befähigt, sein Wissen in konkreten Anwendungen in einem der oben genannten Felder einzusetzen bzw. kann dieses im Rahmen weiterer Vorlesungen zur angewandten Bildverarbeitung, z.B.
sowie zur bildbasierten Mustererkennung / künstlichen Intelligenz weiter ausbauen, spezialisieren und anwenden.
Die Veranstaltung ist begleitet von Übungen bzw. Exkursionen, in denen Vorlesungsinhalte nachbereitet und vertieft diskutiert werden.
