• ein Skript in PDF Form mit Links verknüpft

• dazu Übungs- und Verständnisaufgaben (ebenfalls im PDF)

• interaktive Programme zur Visualisierung von Sachverhalten aus dem Skript in einer virtuellen Experimentierumgebung
  

Das Skript ist so konzipiert, dass jeder als Einzelner sich die Inhalte selbst aneignen kann. Natürlich ist auch nichts gegen kleine Gruppenbildung einzuwenden. Für die Kommunikation bei evtl. Fragen fachlicher oder technischer Art werden folgende Möglichkeiten angeboten:

• Emails

• Newsgroups

• Chat

• Tonübertragung (als akustische Ergänzung zum Skript)

Vorkenntnisse:

• lineare Algebra

• Grundlagen aus dem Bereich Bildverarbeitung sind hilfreich, aber nicht unbedingt Voraussetzung

Organisatoriche Voraussetzung: Voraussetzung für die Teilnahme dieses Kurses ist die Anmeldung zu diesem Kurs über die virtuelle Hochschule Bayern (http://www.vhb.org ). Dazu muss man an der vhb immatrikuliert sein. Die Immatrikulation steht allen Studenten bayerischer Hochschulen offen und ist kostenlos. Gerne sind wir dabei unseren Kursteilnehmern behilflich.

• Detektion und Verfolgung von Punktmerkmalen in einer Bildsequenz,

• Einführung der Singulärwertzerlegung als ein wichtiges numerisches Verfahren zur Lösung von Problemen aus dem Rechnersehen.

Kapitel 2 - Kameramodelle und -kalibrierung

• Projektionsmodelle von Kameras,

• intrinsische und extrinsische Kameraparameter sowie deren Kalibrierung mit Hilfe eines Kalibriermusters,

• Repräsentation von Rotationen im 3-D.

Kapitel 3 - Stereokamerasysteme, Epipolargeometrie

• Aufbau eines einfachen Stereokamerasystems, Lösung des Korrespondenzproblems,

• Epipolargeometrie: Beschreibung des generalisierten Stereosystems, Einführung von Kernmatrix und Fundamentalmatrix,

• Berechnung der Fundamentalmatrix mit Hilfe des 8-Punkte Algorithmus,

• Berechnung der Kameraparameter aus der Fundamentalmatrix,

• Berechnung von Tiefenwerten aus Stereobildern.

Kapitel 4 - Ausreißereliminierung mit RANSAC, Aufnahmegeometrie bei 3 Bildern

• Detektion von Ausreißern in den verwendeten Punktkorrespondenzen und stabile Schätzung der Fundamentalmatrix bei verrauschten Daten mit RANSAC, einem Verfahren, das nicht nur auf dieses Anwendungsgebiet beschränkt ist,

• Einführung des Trifocal Tensors zur Beschreibung der Aufnahmegeometrie von 3 Bildern.