Computer Vision zur bildbasierten Geodatenerfassung

1. Semester Master of Science

Computer Vision zur bildbasierten Geodatenerfassung (1. Semester)

Studiengang: Geodäsie und Geoinformatik (Master of Science)
Semester: 1. Semester  
Modul: 22780 Photogrammetrische Computer Vision
Dozent: Prof. Dr.-Ing. Norbert Haala
Vorlesung: Dienstag / wöchentlich / 11:30-12:15
Raum: M24.12
Übungen: Dienstag / wöchentlich / 12:15-13:00
Raum: M24.12
Inhalte der Lehrveranstaltung
Bildzuordnungsverfahren für die automatische Bildorientierung und 3D Objekterfassung, Extraktion und Zuordnung von Merkmalspunkten, projektive Geometrie und Structure-from-Motion, dichte Stereobildzuordung, Grundlagen der Mustererkennung.
Voraussetzungen
-
Referenzen (Monographien, Journale)
Podcasts der Vorlesungen sind frei zugänglich und werden jeweils nach der Veranstaltung eingestellt. Das Passwort für das Skript wird an die Teilnehmer der Veranstaltung weitergegeben
Prüfungen
Prüfung: 40 Min. mündlich zusammen mit Computer Vision zur bildbasierten Geodatenerfassung

 

Vorlesungsinhalte
  1. Grundlagen der bildbasierten 3D Erfassung
    1. Bildorientierung durch Structure-from-Motion 
    2. Projektive Geometrie: Kollinearitätsgleichung und Projektionsmatrix
    3. Effiziente Lösung photogrammetrischer Grundaufgaben: Übung überbestimmter Vorwärtsschnitt und Bestimmung der Bildorientierung durch Direct Linear Transformation (DLT) 
  2. Automatische Punktübertragung 
    1. Wiederholung: Korrelation, SIFT Punktextraktion und Zuordnung
    2. Elimination von Fehlzuordnungen: geometrische Kontrolle durch RANSAC
    3. Relative Orientierung durch Fundamental- und Essential-Matrix
    4. Übung: Epipolarlinien aus Fundamental Matrix
    5. Ergänzung Punktübertragung: Verfahren der Graphentheorie
  3. Dichte Stereobildzuordnung zur Erfassung von Oberflächen
    1. Erzeugung von Epipolarbildern
    2. Semi-Global-Matching zur pixelbasierten Zuordnung
    3. Multi-View-Stereo zur Rekonstruktion von Oberflächen
  4. Einführung Musterkennung 
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