Grundlagen von Computer Vision

Worum geht's

Du lernst, wie Bilder entstehen und wie man Bildinformationen für Mess- und Steuerungsaufgaben verarbeitet. Das Modul behandelt Oberflächeneigenschaften, Kameramodelle und Objektive sowie grundlegende Bildverarbeitungs- und 3D-Rekonstruktionsverfahren (Stereo, Shape from Shading, Structure-from-Motion). Am Ende kannst du Kamerasysteme kalibrieren und Methoden zur 3D-Rekonstruktion und Bildverarbeitung für robotische Anwendungen einschätzen und anwenden.

Was du danach kannst

• Radiometrische Eigenschaften von Lichtquellen und Oberflächen analysieren
• Kameramodelle und Objektivwahl für Sichtfeld und Genauigkeit festlegen
• Kamerasysteme kalibrieren
• Bildfilterung, Kantenerkennung und Segmentierung anwenden
• Matching-Verfahren für Bildregionen verstehen
• Grundlagen der 3D-Rekonstruktion (binokular, Motion Stereo, Shape from Shading) beherrschen
• Einsatzfähige Bildverarbeitungssysteme für Robotik mit Echtzeit- und Genauigkeitserwägungen entwerfen

Aus was das Modul besteht

• VorlesungVermittlung der Inhalte und Diskussion zentraler Konzepte
• TutorialsSelbstständiges Vertiefen durch Aufgaben, die in der Vorlesung besprochen werden
• Gastvorträge / PraxisbeispieleEinblicke in Forschung und Industrieanwendungen

Lehrmethode

• VorlesungErklärung der Inhalte und interaktive Diskussion
• Aufgezeichnete VorlesungenUnterstützung des Selbststudiums
• TutorialsSelbstständige Übung und Vertiefung der Inhalte
• Praxisbeispiele & GastvorträgeAnwendung der Theorie in Forschung und Industrie