Aktuelle Informationen
Hier finden Sie einen Überblick zu den Inhalten der Vorlesung im Sommersemester 2023. Vorlesungsfolien Einführungsvorlesung 2023
Die Vorlesungssprache ist deutsch.
Zur Veranstaltung werden elektronische Unterlagen in Moodle bereitgestellt.
Falls Sie Interesse an der Vorlesung im Sommersemester 2023 haben, schreiben Sie sich ab 1.3.2023 bitte im Moodle dafür ein! Das Einschreibepasswort erhalten Sie automatisch per eMail oder auf Anfrage per eMail an rico.nestler@tu-ilmenau.de. Die Moodle-Einschreibung ist wichtige Voraussetzung für die Teilnahme an der Veranstaltung.
Verantwortlich / Kontakt
Zielgruppe und Voraussetzungen
Master-Studenten der Fakultäten IA, EI, MB als Einzelveranstaltung oder in Modulen zur Bildverarbeitung, 3D-Vision, Technischen Erkennung oder Optronik. MA-Studenten mit Interesse an 3D-Bildverarbeitung als Ergänzung oder zur Abrundung des Studiums.
Gute Kenntnisse in Physik, Mathematik sowie Informations- bzw. Nachrichtentechnik sind hilfreich.
Sehr empfohlen
Grundlagen der Bildverarbeitung und Mustererkennung (Bildverarbeitung 1)
Überblick

Die Veranstaltung Erfassung und Verarbeitung von 3D-Daten (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 Verarbeitungsaspekte zur Gewinnung der 3D-Information 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 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 Studierende erhält einen umfassenden Überblick zu Verfahren der Rekonstruktion von Objektoberflächen bis hin zur qualitativen Analyse ausgewählter Szenen-/Objektpunkte in dreidimensionalen Szenen. Dazu werden die theoretischen Grundlagen, die systemtechnischen Aspekte und die Methoden / Verfahren zur Ableitung räumlich, geometrischer Szeneninformationen aus digitalen Bildern diskutiert.
Aufbauend auf den vermittelten Inhalten ist der Studierende 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 auszubauen und spezialisieren.
Die Veranstaltung ist begleitet von Übungen bzw. Exkursionen, in denen Vorlesungsinhalte nachbereitet und vertieft diskutiert werden.
Inhalte

Einleitung
Historische und wahrnehmungsphysiologische Aspekte der 3D-Erfassung
Überblick zu technischen Grundansätzen zur optischen 3D-Erfassung
Grundlagen
Algebraische Beschreibung von geometrischen Transformationen, Abbildungen und Messanordnungen
Optische Grundlagen
Binokularer / multiokularer inkohärent optischer Ansatz zur 3D-Erfassung
Primärdatenaufbereitung
Tsai-Modellierung von Messkameras
Polynokulare Messanordnungen und -systemkalibrierung
3D-Bildverarbeitung
Korrespondenzsuche in Bildern: Constraints und Algorithmen
Verfahren zum subpixelgenauen Erfassen von Strukturorten
Musterprojektion und strukturiertes Licht
Anwendungen
3D über monokular erfasste Tiefenmerkmale / 3D-Aspekte der Bildverarbeitung
Depth from -Motion, -Shading, -Texture, -Fokus: Prinzipien und Randbedingungen der praktischen Anwendung
Praxisrelevante weitere Ansätze zur 3D-Erfassung
Literaturhinweise
R. Hartley, A. Zisserman: Multiple View Geometry in computer vision. Cambridge University Press, 2010, ISBN 987-0-521-54051-3
G. Hauske, Systemtheorie der visuellen Wahrnehmung. Shaker Verlag 2003, ISBN 978-3832212933
R. Klette, A. Koschan, K. Schlüns: Computer Vision – Räumliche Information aus digitalen Bildern. Vieweg Verlag, Braunschweig/Wiesbaden, 1996, ISBN 3-528-06625-3
W. Richter: Grundlagen der Technischen Optik, Vorlesungsskripte, Technische Universität Ilmenau, Institut für Lichttechnik und Technische Optik, Fachgebiet Technische Optik
O. Schreer: Stereoanalyse und Bildsynthese, Springer, 2005, ISBN 3-540-23439-X
R. Szeliski: Computer Vision: Algorithms and Applications (Texts in Computer Science), Springer, 2nd ed. 2022 Auflage, ISBN: 978-3030343712, online: https://szeliski.org /Book
Th. Luhmann: Nahbereichsphotogrammetrie– Grundlagen, Methoden, Anwendungen. Wichmann Verlag, 2010
D. Kühlke: Optik – Grundlagen und Anwendung. Deutsch, Harri, Verlag GmbH, 2007
M. Kaschke et.al.: Optical Devices in OphthalmologyandOptometry: Technology, Design Principlesand Clinical Applications. Wiley-VCH, 2014
H. Gross: Handbook of Optical Systems. Vol.1; Vol.5, Wiley-VCH, 2005
Middlebury Stereo Vision Page:Taxonomy and comparison of many two-frame stereo correspondence algorithms.http://vision.middlebury.edu/stereo/
sowie die Vorlesungsunterlagen zu den Fächern Systemtechnik und Systemtheorie der Bildverarbeitung, Grundlagen der Bildverarbeitung und Mustererkennung (Bildverarbeitung 1) und Grundlagen der Farbbildverarbeitung (Bildverarbeitung 2)
Abschluss
P-Leistungen als Voraussetzung für Modulabschluss durch Hausaufgaben während des Semesters (aSL).
Modulnote aus schriftlicher Prüfung, 60 min oder mündlichem Prüfungsgespräch (nach Vereinbarung).
Termine, Skripte, Lehr- & Übungsmaterialien
Termine, Skripte, Lehr- & Übungsmaterialien finden Sie im Moodle. Hier gelangen Sie zu den Moodle-Kursen des FG....