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: 102130 Photogrammetrische Computer Vision und Fernerkundung
Dozent: Prof. Dr.-Ing. Norbert Haala
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

 

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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