Repräsentation und Erkennung dreidimensionaler Umgebungen mit einem aktiven Stereo-Kamerasystem:
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|---|---|
| Format: | Thesis Book |
| Language: | German |
| Published: |
Düsseldorf
VDI-Verl.
1996
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| Edition: | Als Ms. gedr. |
| Series: | Fortschritt-Berichte / VDI : Reihe 10, Informatik, Kommunikationstechnik
438 |
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| adam_text | Titel: Repräsentation und Erkennung dreidimensionaler Umgebungen mit einem aktiven Stereo-Kamerasystem
Autor: Völpel, Bernd
Jahr: 1996
FORTSCHRITTBERICHTE VM Dipl.-Ing. Bernd Völpel, Koblenz Repräsentation und Erkennung dreidimensionaler Umgebungen einem aktiven Stereo- Kamerasystem Reihe 10: Informatik/ Kommunikationstechnik VM VERLAG mit Nr. 438
Inhaltsverzeichnis 1 Konzepte zur Generierung komplexen Verhaltens 1 1.1 Verhalten in Biologie und Technik.......................... 1 1.2 Autonome mobile Systeme.............................. 2 1.2.1 Modulare Basisverhalten........................... 2 1.2.2 Flexible Kopplung .............................. 3 1.2.3 Aktive Wahrnehmung ............................ 3 1.3 Computer Sehen ................................... 3 2 3D Sehen 5 2.1 Begriffsdefinition................................... 5 2.2 Stand der Forschung................................. 6 2.2.1 Ansätze.................................... 6 2.2.2 3D-Erkenmmgssysteme ............................ 7 2.3 Vorstellung und Einordnung des eigenen Ansatzes................. 16 3 3D Struktur aus Stereoinformation 20 3.1 Einführung ...................................... 20 3.1.1 Prinzip des Stereosehens........................... 20 3.1.2 Stereosehen beim Menschen......................... 21 3.1.3 Technische Stereoverfahren.......................... 22 3.2 Implementierung eines phasenbasierten Stereoverfahrens ............. 25 3.3 Tiefenrekonstruktion................................. 27 3.3.1 Kamerageometrie............................... 27 3.3.2 Lokalisierungsunschärfe flächenbasierter Disparitätsschätzungen..... 29 3.3.3 Maximaler Vergenzwinkel .......................... 31 3.3.4 Rückprojektion................................ 33 3.4 Panum-Areal-Segmentierung............................. 36 3.4.1 Segmentierung ................................ 37 3.4.2 Blickrichtungssteuerung ........................... 39 3.5 Repräsentation von Tiefeninformation........................ 43
3.5.1 Der Thin Plate Spline Ansatz........................ 44 3.5.2 Der Triangulationsansatz........................... 50 4 Zweidimensionale Bilderkennung 61 4.1 Einführung ...................................... 61 4.2 Vorverarbeitung.................................... 62 4.2.1 Pyramidale Strukturen............................ 62 4.2.2 Skalierungsinvariante Repräsentation in Pyramiden............ 62 4.3 Merkmalsextraktion.................................. 64 4.3.1 Autokorrelationsfunktionen höherer Ordnung................ 64 4.3.2 Autokorrelationsmerkmale.......................... 65 4.3.3 Skalierungsinvariante Merkmalsextraktion in Pyramiden ......... 66 4.4 Klassifikation..................................... 66 4.4.1 Optimale lineare Klassifikation........................ 68 4.4.2 Behandlung numerischer Probleme..................... 69 4.4.3 Der Klassifikationsalgorithmus........................ 70 5 Synergie durch Integration der Module 73 5.1 Systemarchitektur aus der Perspektive der 3D Erkennung............. 73 5.2 Unterstützung der 3D-Rekonstruktion durch Bilderkennung............ 75 5.2.1 Kantenbasierte Panum-Areal-Segmentierung................ 75 5.2.2 Detektion von Tiefendiskontinuitäten mittels Grauwertkanten ...... 78 5.3 Unterstützung der Bilderkennung durch 3D-Rekonstruktion............ 82 5.3.1 Segmentierungsgestützte Erkennung..................... 82 5.3.2 3D-Merkmale bei der Erkennung ......... 83 6 Experimente 86 6.1 Experimente zur stereobasierten Tiefenrekonstruktion............... 86 6.1.1 Limitierung des Vergenzwinkels....................... 87 6.1.2 Vertikaldisparitäten bei der Rückprojektion ................ 89 6.1.3 Tiefenrekonstruktion mit Panum-Areal-Segmentierung .......... 92 6.1.4 Thin Plate Spline Approximation...................... 96 6.1.5 TViangulation.................................102 6.2 Experimente mit dem Bilderkennungssystem....................107 6.2.1 25
natürliche Objekte.............................108 6.2.2 Gesichterdatenbank..............................110 6.3 Experimente zur Integration.............................112 6.3.1 Kantenbasierte Panum-Areal-Segmentierung................112 6.3.2 Detektion von Tiefendiskontinuitäten mittels Grauwertkanten ......117
6.3.3 Segmentierungsgestützte Bilderkennung...................120 6.3.4 3D-Erkennung.................................122 7 Zusammenfassung und Ausblick 125 7.1 Zusammenfassung...................................125 7.2 Ausblick........................................127
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