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5 Leistungspunkte
Die Angaben zur Moduldauer finden Sie bei den Studiengängen, in denen das Modul verwendet wird.
Die Studierenden lernen die wesentlichen Algorithmen der Geometrieverarbeitung kennen und sind in der Lage, diese auch in die Praxis umzusetzen.
The students learn the theoretical foundations of Geometric Modeling and gain experience in their practical implementation in the exercises.
In der Computergrafik stellen Dreiecksnetze, oder allg. Polygonnetze, den de-facto Standard für die Repräsentation geometrischer Objekte dar. Aufgrund ihrer Einfachheit und der dadurch ermöglichten effizienten Verarbeitung werden Dreiecksnetze aber auch in anderen Anwendungsgebieten zunehmend eingesetzt. In dieser Vorlesung wird die komplette Geometrieverarbeitungspipeline basierend auf Polygonnetzen vorgestellt, angefangen beim 3D-Scannen von Modellen, der Netzgenerierung, über Rauschentfernung und Glätten, Komplexitätsreduktion und Kompression, bis hin zur interaktiven Deformation und Animation. Zum besseren Verständnis wird ein Großteil der besprochenen Methoden in den Übungen implementiert, welche sich in 3-4 Mini-Projekte aufteilen.
In Computer Graphics triangle meshes, or more general polygon meshes, are the standard representation for geometric objects. Their conceptual simplicity enables highly efficient geometry processing, which is why triangle meshes are becoming increasingly popular also in many other application areas (computer games, numerical simulations, CAD systems).
In this course we will discuss the whole mesh-based geometry processing pipeline: We start with 3D model acquisition (e.g. laser scanning, Kinect scanning), followed by surface mesh generation. The resulting meshes then have to be optimized with respect to different (application-dependent) quality criteria: Mesh smoothing removes noise, mesh simplification reduces the number of triangles while preserving the overall shape, mesh compression aims at compact storage. Finally, we will also talk about interactive deformation and animation. Besides these methods students will also learn about some fundamental concepts in geometry processing, which are used in most of the approaches (e.g. discrete differential geometry, solving partial differential equations on a mesh).
To facilitate a better understanding, many of the discussed techniques will be implemented in the programming exercises, which are organized as 3-4 mini projects.
Das Modul baut auf Grundkenntnissen in linearer Algebra und Analysis auf.
Komeptenzen, wie sie beispielsweise im Modul "Wissenschaftliches Rechnen" (39-Inf-WR) erworben werden können sind hilfreich, aber nicht notwendig.
Kompetenzen, wie sie im Modul 39-Inf-CG erworben werden können, sind für den erfolgreichen Abschluss dieses Moduls notwendig.
Das Bearbeiten der praktischen Übungsaufgaben erfolgt in C++.
39-Inf-CG
Knowledge as in the modules 24-M-Inf-1 and 24-M-Inf-2
The lecture "Scientific Computing" (39-Inf-WR) is helpfull, but not strictly required.
Knwoledge in C++
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Die Modul(teil)prüfung kann in einigen Studiengängen nach Wahl der Studierenden auch "unbenotet" erbracht werden. Vor Erbringung ist eine entsprechende Festlegung vorzunehmen, eine nachträgliche Änderung (benotet - unbenotet) ist ausgeschlossen. Wird diese Option gewählt, ist es nicht möglich, dieses Modul zu verwenden, um es in einen Studiengang einzubringen, in dem dieses Modul bei der Gesamtnotenberechnung berücksichtigt wird.
The (partial) examination of the module can be performed as "ungraded" in some study programs at the students choice. Before the examination a respective determination must be carried out, a later modification (graded - ungraded) is impossible. If the "ungraded" option is chosen, it is not possible to include this module in a study program where this module is deemed to enter the calculation of the overall grade.
Modulstruktur: 0-1 bPr, 0-1 uPr 1
In einigen Studiengängen der Technischen Fakultät kann die Modulprüfung nach Wahl der Studierenden auch "unbenotet" erbracht werden (s. Erläuterungen zu den Modulelementen und die jeweilige FsB). Wird die unbenotete Option gewählt, ist es nicht möglich, dieses Modul zu verwenden, um es in einen Studiengang einzubringen, in dem dieses Modul bei der Gesamtnotenberechnung berücksichtigt wird.
Erläuterungen zu dieser Prüfung siehe unten (benotete Prüfungsvariante).
Mündliche Prüfung (ca. 15-25 min.), die sich auf den Stoff der Vorlesung und der Übungen bezieht.
Oral examination (15-25 min.) regarding the material of the lecture and the exercises.
Bisheriger Angebotsturnus war jedes Wintersemester.
Studiengang | Profil | Empf. Beginn 3 | Dauer | Bindung 4 |
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Data Science / Master of Science [FsB vom 06.04.2018 mit Änderungen vom 01.07.2019, 02.03.2020 und 21.03.2023] | Variante 1 | 3. | ein Semester | Wahlpflicht |
Data Science / Master of Science [FsB vom 06.04.2018 mit Änderungen vom 01.07.2019, 02.03.2020 und 21.03.2023] | Variante 2 | 3. | ein Semester | Wahlpflicht |
Intelligente Systeme / Master of Science [FsB vom 27.07.2018 mit Änderung vom 04.06.2020] | 1. o. 3. | ein Semester | Wahlpflicht | |
Intelligente Systeme / Master of Science [FsB vom 17.12.2012 mit Änderungen vom 15.04.2013, 01.04.2014, 15.10.2014, 02.03.2015 und Berichtigung vom 17.11.2014] | 1. o. 3. | ein Semester | Wahlpflicht | |
Naturwissenschaftliche Informatik / Master of Science [FsB vom 30.09.2016 mit Berichtigung vom 10.01.2017 und Änderungen vom 15.09.2017, 02.05.2018, 04.06.2020 und 31.03.2023] | 1. | ein Semester | Wahlpflicht | |
Naturwissenschaftliche Informatik / Master of Science [FsB vom 17.12.2012 mit Änderungen vom 15.04.2013, 01.04.2014, 15.10.2014, 02.03.2015, 01.12.2015 und Berichtigungen vom 01.04.2014, 17.11.2014 und 12.07.2017] | 1. | ein Semester | Wahlpflicht |
In diesem Modul kann eine automatische Vollständigkeitsprüfung vom System durchgeführt werden.