Mesh Processing

(engl. Mesh Processing)

Modulnummer: FIN-INF-110330

Link zum LSF:	LSF
Verantwortung:	Christian Rössl
Dozent:in:	Christian Rössl
Lehrveranstaltungen:	Vorlesung Mesh Processing Übung Mesh Processing
Verwendbarkeit:

Kürzel

Semester

Sommer

Fachsem.

ab 5.

Dauer

1 Semester

Sprache

deutsch

Niveau

Bachelor

Angestrebte Lernergebnisse:
Die Studierenden

verstehen 2D Flächen im 3D Raum (z.B. parametrische vs implizite Darstellung) sowohl und deren Eigenschaften (z.B. Differentialgeometrie)
verstehen die diskrete Darstellung von Flächen mit Polygonnetzen
verstehen und verwenden verschiedene Datenstrukturen für Dreiecksnetze an
verstehen grundlegende Methoden der Geometrieverarbeitung mit Polygonnetzen
wenden diese Methoden beispielhaft in Implementierungen an

Inhalt:

3D-scannen und Triangulierung
Datenstrukturen
Diskrete Differentialgeometrie
Glätten
Parametrisierung
Dezimierung
Remeshing
Deformation

Die Veranstaltung kann je Bedarf in englischer oder deutscher Sprache abgehalten werden. Vorlesungsmaterialien stehen auf englisch zur Verfügung.

Arbeitsaufwand:
56h Präsenzzeit + 94h selbstständige Arbeit

Studien-/Prüfungsleistungen:

Lehrform / SWS:

Um an der Prüfung teilnehmen zu können, sind Prüfungsvorleistungen erforderlich. Details werden in der ersten Vorlesung bekannt gegegeben.
Mündliche Prüfung 120 Minuten

Vorlesung (2 SWS)
Übung (2 SWS)

Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:

Empfohlene Voraussetzungen:

keine

Computergraphik
CAGD
Mathematik 1,2 (Lineare Algebra, Analysis) und Mathematik 5 (Numerische Lösungsverfahren, Geometrische Methoden)
Programmierkenntnisse in C++ oder Julia oder Matlab und/oder die Bereitschaft sich schnell und selbständig in neues einzuarbeiten
Grundlegende Kenntnisse der Versionsverwaltung mit Git
Bereitschaft, der Veranstaltung auch in englischer Sprache zu folgen

Medienformen:	Literatur:
	Botsch, Kobbelt, Pauly, Alliez & Lévy.: Polygonal Mesh Processing

Hinweise:
Wir verwenden i.d.R. Julia (https://julialang.org) als Programmiersprache (statt vormals Matlab und GNU Octave) und ggf. C++ (mit https://www.pmp-library.org). Ob wir C++ verwenden, entscheiden wir in der Veranstaltung je nach Vorkenntnissen und Wünschen.