MLU
INF.01078.09 - Geometrische Szenenrekonstruktion (Vollständige Modulbeschreibung)
Originalfassung Englisch
INF.01078.09 5 CP
Modulbezeichnung Geometrische Szenenrekonstruktion
Modulcode INF.01078.09
Semester der erstmaligen Durchführung
Fachbereich/Institut Institut für Informatik
Verwendet in Studiengängen / Semestern
  • Bioinformatik (MA120 LP) (Master) > Bioinformatik BioinformatikMA120, Akkreditierungsfassung gültig ab SoSe 2023 > Bildanalyse und Maschinelles Lernen (Anteil gem. § 5 Abs. 4-6, Anlage 2)
  • Bioinformatik (MA120 LP) (Master) > Bioinformatik BioinformatikMA120, Akkreditierungsfassung (WS 2009/10 - SS 2016) > Computergraphik, Bildverarbeitung
  • Bioinformatik (MA120 LP) (Master) > Bioinformatik BioinformatikMA120, Akkreditierungsfassung (WS 2016/17 - WS 2022/23) > Bildanalyse und Maschinelles Lernen
  • Informatik (MA120 LP) (Master) > Informatik InformatikMA120, Akkreditierungsfassung gültig ab SoSe 2023 > Vertiefende Module der Vertiefungsrichtung `Bildanalyse und Maschinelles Lernen`
  • Informatik (MA120 LP) (Master) > Informatik InformatikMA120, Akkreditierungsfassung (WS 2006/07 - SS 2013) > Primärmodule
  • Informatik (MA120 LP) (Master) > Informatik InformatikMA120, Akkreditierungsfassung (WS 2006/07 - SS 2013) > Sekundärmodule
  • Informatik (MA120 LP) (Master) > Informatik InformatikMA120, Akkreditierungsfassung (WS 2006/07 - SS 2013) > Sekundärmodule
  • Informatik (MA120 LP) (Master) > Informatik InformatikMA120, Akkreditierungsfassung (WS 2013/14 - SS 2016) > Vertiefende Module der Vertiefungsrichtung `Bildanalyse und Maschinelles Lernen`
  • Informatik (MA120 LP) (Master) > Informatik InformatikMA120, Akkreditierungsfassung (WS 2016/17 - WS 2022/23) > Vertiefende Module der Vertiefungsrichtung `Bildanalyse und Maschinelles Lernen`
Modulverantwortliche/r
Weitere verantwortliche Personen
PD Dr. Birgit Möller
Teilnahmevoraussetzungen
keine
Kompetenzziele
1. Die Studierenden können die Konzepte und Methoden der projektiven Geometrie und deren Anwendungsfelder im Kontext der digitalen Bildanalyse beschreiben und formalisieren. Sie können verschiedene Methoden zur Rekonstruktion von euklidischen bis projektiven Eigenschaften einer Szene aus Einzelbildern und Bildfolgen veranschaulichen und deren Leistungsfähigkeit und Limitationen einschätzen.
2. Die Studierenden können zentrale Methoden und Verfahren auf konkrete Fragestellungen der Szenenrekonstruktion anwenden und unter Nutzung einer geeigneten Programmiersprache implementieren, sowie experimentell evaluieren.
3. Die Studierenden können sich kleinere, abgegrenzte Themenkomplexe der geometrischen Szenenrekonstruktion unter Anleitung selbständig erarbeiten und im Rahmen kleinerer Projekte in der Praxis erproben sowie im Seminar verständlich präsentieren.
Modulinhalte
Bei der Projektion von Szenen mit Hilfe von Kameras geht die Information über deren Dreidimensionalität verloren. Diese - zumindest partiell - wieder zu rekonstruieren, ist Gegenstand des Moduls. Diese Rekonstruktion erfolgt auf der Basis von Bildmerkmalen, die in dem oder den gegebenen Bildern mit Techniken der Bildverarbeitung bereits detektiert wurden. Als mathematisches Handwerkszeug hierzu werden wichtige Konzepte der projektiven Geometrie vermittelt. Behandelt werden insbesondere:
  • Grundlagen der projektiven Geometrie, projektive Räume
  • Kameramodelle und Kalibrierung
  • Klassen von Transformationen und Parameterschätzung
  • Epipolargeometrie und Stereorekonstruktion
  • Szenenrekonstruktion aus Bildfolgen
Lehrveranstaltungsformen Kursus (1 SWS)
Kursus
Kursus (2 SWS)
Kursus
Kursus (1 SWS)
Unterrichtsprachen Deutsch, Englisch
Dauer in Semestern 1 Semester Semester
Angebotsrhythmus Modul nicht festlegbar
Aufnahmekapazität Modul unbegrenzt
Prüfungsebene
Credit-Points 5 CP
Modulabschlussnote LV 1: %; LV 2: %; LV 3: %; LV 4: %; LV 5: %.
Faktor der Modulnote für die Endnote des Studiengangs 1
Modulveran­staltung Lehrveranstaltungs­form Veranstaltungs­titel SWS Workload Präsenz Workload Vor- / Nach­bereitung Workload selbstge­staltete Arbeit Workload Prüfung incl. Vorbereitung Workload Summe
LV 1 Kursus Seminar 1 0
LV 2 Kursus Selbststudium zur Vorlesung 0
LV 3 Kursus Übung 2 0
LV 4 Kursus Bearbeiten der Übungsaufgaben 0
LV 5 Kursus Vorlesung 1 0
Workload modulbezogen 150 150
Workload Modul insgesamt 150
Prüfung Prüfungsvorleistung Prüfungsform
LV 1
LV 2
LV 3
LV 4
LV 5
Gesamtmodul
Erfolgreiches Lösen von Übungs- bzw. Projektaufgaben, Erfolgreiches Vorrechnen von Übungsaufgaben und Vorstellen von Projektergebnissen in den Übungen und im Seminar
mündl. Prüfung oder Klausur
Wiederholungsprüfung
Regularien Teilnahme­voraussetzungen Angebots­rhythmus Anwesenheits­pflicht Gewicht an Modulnote in %
LV 1 Wintersemester Nein %
LV 2 Wintersemester Nein %
LV 3 Wintersemester Nein %
LV 4 Wintersemester Nein %
LV 5 Wintersemester Nein %