Merkmalsorientierte Objekterkennung und -lokalisation im 3D-Raum aus einem einzelnen 2D-Grauwertbild und Referenzmodellvermessung mit optischen 3D-Sensoren:
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INHALTSVERZEICHNIS
1.
ZUSAMMENFASSUNG
2.
AUFGABENSTELLUNG
3.
3D-0BJEKTERKENNUNG
UND
3D-LOKALISATION
IN
EINEM
2D-GRAUWERTBILD
4.
OBJEKTERKENNUNG
UND
LOKALISATION
IN
3D-DATEN
ZUR
VOLLSTAENDIGEN
RUNDUMVERMESSUNG
DER
REFERENZMODELLE
5.
3D-DATENGEWINNUNG
UND
MERKMALSEXTRAKTION
6.
DAS
BILDVERARBEITUNGSSYSTEM
SLIM
ANHANG
1.
ZUSAMMENFASSUNG
S.
7
2.
AUFGABENSTELLUNG
S.
9
2.1
ZIELSETZUNG
S.
9
2.2
ANFORDERUNGEN
AN
OBJEKTERKENNUNGSALGORITHMEN
S.
10
2.3
LOESUNGSWEGE
ZUR
MODELLBASIERTEN
OBJEKTERKENNUNG
S.
1
1
2.3.1
BESCHREIBUNG
VON
OBJEKTEN
MIT
MERKMALEN
S.
12
2.3.2
NUMERISCHE
VERFAHREN
ZUR
MERKMALSORIENTIERTEN
3D-OBJEKTERKENNUNG
S.
13
2.3.3
ALGORITHMISCHE
METHODEN
ZUR
KOMBINATIONSSELEKTION
S.
14
2.3.4
ANDERE
VERFAHREN
ZUR
3D-OBJEKTERKENNUNG
S.
15
2.3.5
OBJEKTERKENNUNG
MIT
TIEFENDATEN
S.
16
2.3.6
3D-MATCHING
ZUR
RUNDUMVERMESSUNG
DER
3D-REFERENZOBJEKTE
S.
16
2.3.7
ZUSAMMENFASSUNG
DER
VERWENDETEN
METHODEN
S.
17
3.
3D-OBJEKTERKENNUNG
UND
3D-LOKALISATION
IN
EINEM
2D-GRAUWERTBILD
S.
19
3.1
VORAUSSETZUNGEN
S.
19
3.2
HINWEISE
ZUR
ENTWICKLUNG
DES
ALGORITHMUS
S.
20
3.3
ERKENNUNG
EINES
SIMULIERTEN
OBJEKTS
UNABHAENGIG
VON
SEINER
ROTATION
UND
LOKALISATION
IN
DEN
ROTATIONSWINKELN
S.
21
3.3.1
EULER-ROTATION
(A,SS,Y)
S
.
21
3.3.2
2D-INPUT
SIMULATION
S.
22
3.3.3
LOESUNGSTRAJEKTORIEN
MOEGLICHER
ROTATIONSWINKEL
(A,SS)
BEI
BEKANNTER
MERKMALSZUORDNUNG
S.
22
3.3.4
SCHNITTPUNKT-BERECHNUNG
DER
TRAJEKTORIEN
ZUR
BESTIMMUNG
DER
ZWEI
EULERWINKEL
(A,SS)
S.
27
3.3.5
HOUGH-FILTER
FUER
UNBEKANNTE
MERKMALSZUORDNUNG
ZUR
UNTERDRUECKUNG
VON
ERGEBNISSEN,
DIE
AUS
FALSCHEN
MERKMALS
KOMBINATIONEN
RESULTIEREN
S.
32
3.3.6
BESTIMMUNG
DES
DRITTEN
EULERWINKELS
(Y)
S.
34
3.3.7
ZUSAMMENFASSUNG
ZUR
ERKENNUNG
UND
LOKALISATION
IN
DEN
DREI
ROTATIONSWINKELN
S.
35
3.4
ERWEITERUNG
DER
OBJEKTERKENNUNG
FUER
ROTIERTE
UND
VERSCHOBENE
OBJEKTE
UND
LOKALISATION
IN
DEN
SECHS
LAGEPARAMETERN
S.
37
3.4.1
AXIALE
VERSCHIEBUNG,
DIE
EINE
SKALIERUNG
(S)
DES
OBJEKTS
BEWIRKT
S.
37
3.4.2
LATERALE
VERSCHIEBUNG
(X,Z)
IM
INPUT-BILD
S.
40
3.4.3
ZUSAMMENFASSUNG
ZUR
ERKENNUNG
UND
LOKALISATION
IN
ALLEN
6
FREIHEITSGRADEN
S.
41
3.5
OBJEKTERKENNUNG
ANGEWENDET
AUF
MEHRERE,
TEILWEISE
VERDECKTE
OBJEKTE
IM
2D-INPUTBILD
S.
43
3.6
REALE
OBJEKTERKENNUNG
IN
EINEM
2D-VIDEOBILD
OHNE
PERSPEKTIVISCHE
VERZERRUNG
DES
OBJEKTS
S.
44
3.6.1
AUFBAU
DES
EXPERIMENTS
S.
44
3.6.2
MERKMALSEXTRAKTION
UND
KALIBRIERUNG
S.
46
3.6.3
ERWEITERUNG
DES
ERKENNUNGS
UND
LOKALISATIONSALGORITHMUS
ZUR
VERARBEITUNG
REALER,
VERRAUSCHTER
DATEN
S.
47
3.6.4
EXPERIMENTELLE
ERGEBNISSE
S.
52
3.6.5
ZUSAMMENFASSUNG
DER
STRUKTUR
DES
ALGORITHMUS
S.
57
3.7
SYSTEMATISCHE
GRENZEN
DES
ERKENNUNGSALGORITHMUS
UND
DEREN
UMGEHUNG
S.
59
3.7.1
SYSTEMATISCHE
GRENZEN
DURCH
LATERALES
RAUSCHEN
S.
59
3.7.2
ALGORITHMISCHE
LOESUNGEN
S.
60
3.7.3
TECHNOLOGISCHE
LOESUNGEN
S.
61
3.8
GLOBALE
HYPOTHESENVERIFIKATION
S.
62
3.9
ELIMINIERUNG
DER
PERSPEKTIVISCHEN
VERZERRUNG
IM
2D-GRAUWERTBILD
S.
64
3.9.1
ERWEITERUNG
DES
ALGORITHMUS
ZUR
PERSPEKTIVISCHEN
NORMIERUNG
DER
INPUTMERKMALE
UNTER
VERWENDUNG
DER
OPTISCHEN
NEWTON-GLEICHUNG
S.
65
3.9.2
KALIBRIERUNG
DER
MERKMALSPOSITIONEN
IM
VIDEOBILD
S.
68
3.9.3
EXPERIMENTELLE
ERGEBNISSE
S.
69
3.9.4
ZUSAMMENFASSUNG
DER
STRUKTUR
DES
ALGORITHMUS
MIT
OPTISCHER
PERSPEKTIVE
UND
GLOBALER
HYPOTHESENVERIFIKATION
S.
72
3.10
ERHOEHUNG
DER
LOKALISATIONSGENAUIGKEITEN
DURCH
MERKMALSORIENTIERTES
SIMULATED
ANNEALING
S.
74
3.11
ALGORITHMISCHE
KOMPLEXITAETSBETRACHTUNG
S.
77
3.11.1
INPUT
S.
77
3.11.2
LOKALE
VERIFIKATION
S.
78
3.11.3
GLOBALE
HYPOTHESENVERIFIKATION
S.
79
3.11.4
KOMPLEXITAETSMINIMIERUNG
S.
79
3.12
EXPERIMENTELLES
ENDERGEBNIS
S.
81
4.
OBJEKTERKENNUNG
UND
LOKALISATION
AUS
3D-DATEN
ZUR
VOLLSTAENDIGEN
RUNDUMVERMESSUNG
DER
REFERENZMODELLE
MIT
OPTISCHEN
3D-SENSOREN
S.
83
4.1
UEBERBLICK
S.
83
4.2
AENDERUNG
DES
ALGORITHMUS
ZUR
OBJEKTERKENNUNG
MIT
3D-INPUTDATEN
S.
85
4.3
REALE
OBJEKTERKENNUNG
IN
EINEM
3D-HOEHENBILD
S.
87
4.3.1
AUFBAU
DES
EXPERIMENTS
S.
87
4.3.2
EXPERIMENTELLE
ERGEBNISSE
S.
88
4.3.3
ZUSAMMENFASSUNG
DER
STRUKTUR
DES
ALGORITHMUS
S.
88
4.4
ANWENDUNG
DES
3D-LOKALISATIONSALGORITHMUS
ZUR
VOLLSTAENDIGEN
RUNDUMVERMESSUNG
VON
OBJEKTEN
MIT
UNBEKANNT
PLAZIERTEN
OPTISCHEN
3D-SENSOREN
S.
91
4.4.1
SUKZESSIVE
TRANSFORMATION
DER
EINZELNEN
GEMESSENEN
3D
TEILOBERFLAECHEN
IN
EIN
GEMEINSAMES
KOORDINATENSYSTEM
S.
92
4.4.2
EXPERIMENTELLE
ERGEBNISSE
S.
93
4.5
ERHOEHUNG
DER
LOKALISATIONSGENAUIGKEIT
DURCH
FLAECHEN
ORIENTIERTES
SIMULATED
ANNEALING
S.
94
4.6
GENERIERUNG
VOLLSTAENDIGER
3D-MERKMALSMODELLE
ALS
REFERENZ
FUER
DIE
2D
UND
3D-OBJEKTERKENNUNG
S.
98
4.7
EXPERIMENTELLES
ENDERGEBNIS
S.
99
5.
3D-DATENGEWINNUNG
UND
MERKMALSEXTRAKTION
S.
104
5.1
ANFORDERUNGEN
AN
3D-SENSOREN
S.
104
5.2
GRUNDLAGEN
DER
VERSCHIEDENEN
SENSORPRINZIPIEN
S.
105
5.3
KALIBRIERVERFAHREN
S.
106
5.4
ALGORITHMEN
ZUR
MERKMALSEXTRAKTION
IN
2D-BILDERN
S.
106
6.
DAS
BILDVERARBEITUNGSSYSTEM
SLIM
S.
108
ANHANG
S.
113
LITERATURVERZEICHNIS
S.
114
DANKSAGUNG
S.
120
LEBENSLAUF
S.
121 |
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| spelling | Ritter, Dieter Verfasser aut Merkmalsorientierte Objekterkennung und -lokalisation im 3D-Raum aus einem einzelnen 2D-Grauwertbild und Referenzmodellvermessung mit optischen 3D-Sensoren von Dieter Ritter 1996 121 S. Ill., zahlr. graph. Darst. txt rdacontent n rdamedia nc rdacarrier Erlangen-Nürnberg, Univ., Diss., 1996 Optischer Sensor (DE-588)4075677-4 gnd rswk-swf Objekterkennung (DE-588)4314334-9 gnd rswk-swf (DE-588)4113937-9 Hochschulschrift gnd-content Objekterkennung (DE-588)4314334-9 s Optischer Sensor (DE-588)4075677-4 s DE-604 DNB Datenaustausch application/pdf http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=007340547&sequence=000001&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA Inhaltsverzeichnis |
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