Grundlagen der 3D-Bildverarbeitung: Erfassung und Verarbeitung von 3D-Daten

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.