3D Computer Vision (2026)

Aktuelles Semester: Sommersemester 2026

Inhalte

Fragestellungen

• Wie kommt man von Bildern zu 3D Modellen?
• Wie entstehen Kamerabilder? Was passiert geometrisch?
• Welche Informationen stecken drin? Welche kann man direkt auslesen?
• Welche Annahmen müssen getroffen werden?
• Welche Modelle werden gebildet?
• Welche technischen Lösungen gibt es noch?
• Inwiefern kann Deep Learning helfen?

Themenüberblick für SoSe 2026 (aktualisiert am 2026-06-24)

1. Was ist Computer Vision?
2. Kameras
   1. Bildentstehung, Sensoren, Lochkameramodell
   2. Perspektivische Projektion
   3. Kameramodell, intr. und extr. Parameter, Kalibration
   4. Bildverzerrung
3. Monokulare Rekonstruktion
   1. Projektive Geometrie, Vanishing Points
   2. Deep Learning für Tiefenrekonstruktion
   3. Time-of-Flight Kameras
   4. 3D Datenstrukturen, Punktewolken, Meshes, Voxel, Tiefenkarten
4. Stereo Rekonstruktion
   1. Einfaches Stereo, Disparität, Korrelationsfunktion, lokale und globale Stereoalgorithmen
   2. Triangulation, Strukturierte Beleuchtung
   3. Epipolargeometrie, Fundamentalmatrix
5. Multi-view Stereo
   1. Feature Matching, SIFT, RANSAC
   2. Tiefeninformation aus vielen Bildern mit kalibrierten Kameras
   3. Neural Radiance Fields (NeRF)
   4. 3D Gaussian Splatting (3DGS) (Gastvorlesung)
6. Structure From Motion und Geometric Foundation Models
   1. Structure From Motion, Bundle Adjustment
   2. Geometric Foundation Models (DUSt3R, VGGT, DepthAnything3)

Lernziele

Die Lernziele werden auf dem Miro board (Passwort wird in der Vorlesung genannt) getrackt und sind unter Learning Objectives aufgeführt.

Zeitplan (aktualisiert am 2026-06-24)

VL-Woche	Datum	Thema
01	18.03.2026	keine VL (verschoben auf 25.3.)
02	25.03.2026	Einführung und Motivation
03	01.04.2026	Bildentstehung, Projektion, Kameraparameter und -kalibration
04	08.04.2026	Abschluss Kameras und Verzerrung
05	15.04.2026	Perspektive und Wiederholung/Einstieg Deep Learning
06	22.04.2026	Monokulare Tiefenrekonstruktion (inkl. Time-of-Flight + 3D Datenstrukturen)
07	29.04.2026	Stereo
08	06.05.2026	Triangulation + Epipolargeometrie
09	13.05.2026	Feature Detection (inkl. SIFT, RANSAC)
10	20.05.2026	Multi-View Stereo
--	27.05.2026	keine VL (Pfingsten)
11	03.06.2026	NeRF
12	10.06.2026	3D Gaussian Splatting (3DGS) (Gastvorlesung Clemens Sielaff)
13	17.06.2026	Structure From Motion
14	24.06.2026	Geometric Foundation Models
15	01.07.2026	frei zur Prüfungsvorbereitung oder Vorträge Masterarbeiten