ČeskyEnglish

Popis předmětu - AE4M33TDV

Přehled studia | Přehled oborů | Všechny skupiny předmětů | Všechny předměty | Seznam rolí | Vysvětlivky               Návod
AE4M33TDV 3D Computer Vision Rozsah výuky:2+2c
Garanti:  Role:PO,V Zakončení:Z,ZK
Vyučující: 
Zodpovědná katedra:13133 Kreditů:6 Semestr:Z

Anotace:

This course introduces methods and algorithms for 3D geometric scene reconstruction from images. The student will understand these methods and their essence well enough to be able to build variants of simple systems for reconstruction of 3D objects from a set of images or video, for inserting virtual objects to video-signal source, or for computing ego-motion trajectory from a sequence of images. The labs will be hands-on, the student will be gradually building a small functional 3D scene reconstruction system.

Výsledek studentské ankety předmětu je zde: AE4M33TDV

Cíle studia:

To master conceptual and practical knowledge of the basic methods in 3D computer vision.

Osnovy přednášek:

1. 3D computer vision, goals and applications, the course overview
2. Real perspective camera
3. Calibration of real perspective camera
4. Epipolar geometry
5. Computing camera matrices and 3D points from sparse correspondences
6. Autocalibration
7. Consistent multi-camera reconstruction
8. Optimal scene reconstruction
9. Epipolar image rectification
10. Stereoscopic vision
11. Algorithms for binocular stereoscopic matching, multi-camera
algorithms, carving
12. Shape from shading and contour
13. Shape from texture, defocus, and color
14. Surface reconstruction

Osnovy cvičení:

1. Labs introduction and overview, experimental data, entrance test
2. Camera calibration without radial distortion from a known scene
3. Camera calibration with radial distortion from a known scene
4. Computing epipolar geometry from 8 points
5. Computing epipolar geometry from 7 points, RANSAC
6. Constructing projection matrices from epipolar geometry, computing camera motion and scene structure
7. Autocalibration of intrinsic camera parameters
8. Consistent reconstruction of a many-camera system
9. Accuracy improvement by bundle adjustment
10. Time slot to finish all pending assignments
11. Epipolar rectification for stereoscopic vision
12. Stereoscopic matching by dynamic programming
13. 3D point cloud reconstruction
14. 3D sketch reconstruction

Literatura:

R. Hartley and A. Zisserman. Multiple View Geometry. 2nd ed. Cambridge
University Press 2003.
Y. Ma, S. Soatto, J. Kosecka, S.S. Sastry. An Invitation to 3D
Vision. Springer 2004.

Požadavky:

Knowledge equivalent to Geometry for Computer Vision and Graphics and Computer Vision Methods. ^ ^ Detailed up-to-date information on the course at http://cw.felk.cvut.cz/doku.php/courses/a4m33tdv/start

Webová stránka:

http://cw.felk.cvut.cz/doku.php/courses/a4m33tdv/start

Klíčová slova:

computer vision, digital image and video processing

Předmět je zahrnut do těchto studijních plánů:

Plán Obor Role Dop. semestr
MEKME4 Sítě elektronických komunikací V 3
MEKME5 Komunikační systémy V 3
MEKME3 Elektronika V 3
MEKME2 Multimediální technika V 3
MEKME1 Bezdrátové komunikace V 3
MEEEM3 Elektroenergetika V 3
MEEEM4 Ekonomika a řízení energetiky V 3
MEEEM5 Ekonomika a řízení elektrotechniky V 3
MEEEM1 Technologické systémy V 3
MEEEM2 Elektrické stroje, přístroje a pohony V 3
MEOI3 Počítačové vidění a digitální obraz PO 3
MEKYR4 Letecké a kosmické systémy V 3
MEKYR1 Robotika V 3
MEKYR2 Senzory a přístrojová technika V 3
MEKYR3 Systémy a řízení V 3


Stránka vytvořena 25.9.2017 12:47:26, semestry: L/2016-7, Z,L/2017-8, Z/2018-9, připomínky k informační náplni zasílejte správci studijních plánů Návrh a realizace: I. Halaška (K336), J. Novák (K336)
Za obsah odpovídá: doc. Ing. Ivan Jelínek, CSc.