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Computer Vision

Prof. Dr.-Ing. Bodo Rosenhahn

Organisatorisches

Übungsbetreuung: Dipl. Math. Björn Scheuermann

Fachnr: 3639

Termine (jeweils im Sommersemester, 3 Semesterwochenstunden):
  • Vorlesung: Donnerstag, 14:00 - 15:30 Uhr, Raum 901, Gebäude 3408, 9. Stock (ab 19.04.2012)
  • Übung: Donnerstag, 15:45 - 16:30 Uhr, Raum 901, Gebäude 3408, 9. Stock (ab 03.05.2012)
  • Details siehe    

Prüfung:
  • mündlich
  • Dauer 30 Minuten
  • keine Unterlagen erlaubt
  • Termine: siehe    

Vorlesungsbegleitendes Material: siehe    

Inhaltsverzeichnis

  • Hough-Transformation
  • Punkt Features
  • Segmentierung
  • Shape-From-X
  • Optischer Fluss
  • Objekterkennung
  • ...

Gegenstand der Vorlesung

Gegenstand der Vorlesung sind nicht die mathematischen Grundlagen der 1D- und 2D-Signalverarbeitung, die in den Digitale Signalverarbeitung und Digitale Bildverarbeitung behandelt werden. Wir behandeln auch nicht die Rekonstruktion einer Szene aus 2D Bildsequenzen wie in der Vorlesung Rechnergestützte Szenenanalyse. Vielmehr geht es darum, die Schnittstelle zwischen diesen beiden Vorlesungen zu schaffen. Das Hauptaugenmerk wird auf dem Ableiten semantischer Größen aus Bilddaten liegen. Das langfristige Ziel des Forschungsbereichs Computer Vision ist die automatische Interpretation allgemeiner Bilder oder Videos durch die Maschine. Von diesem Ziel ist man heute noch weit entfernt, allerdings wurden in den letzten 20 Jahren erhebliche Fortschritte gemacht und gewisse Teilprobleme können inzwischen zufriedenstellend gelöst werden. In der Vorlesung werden vor allem die Aufgaben der Bildsegmentierung, der Merkmalsextraktion und der Objekterkennung behandelt. Im Gegensatz zu der Vorlesung Tracking und Matching in Bildsequenzen liegt hier des Fokus auf der Verarbeitung und Interpretation einzelner Bilder. Desweiteren wird auch ein Gesamtüberblick des Gebiets vermittelt.

Voraussetzungen

Kenntnisse des Stoffs der Vorlesungen Digitale Signalverarbeitung empfohlen.

Ergänzende Literatur

  • Bernd Jähne: Digitale Bildverarbeitung, Springer Verlag
  • R. Hartley / A. Zisserman. Multiple View Geometry in Computer Vision. Cambridge University Press, ISBN 0-521-62304- 9, 2000a

Ergänzende Vorlesungen