Real-Time Processing of Range Data Focusing on Env

Real-Time Processing of Range Data Focusing on Environment Reconstruction
Urheber: Lefloch, Damien
ISBN-13 978-3-8440-6585-5
Verlag: Shaker
Erscheinungstermin 11.04.2019
Anzahl Seiten ca. 156

Mit der Verfügbarkeit von erschwinglichen Entfernungsmesssensoren, die dreidimensionale Echtzeitinformationen über die aufgenommene Szene liefern, entstehen neuartige Computer Vision-Anwendungen. Diese Anwendungen reichen von der Entwicklung neuer Mensch-Computer-Schnittstellen (Natural User Interfaces) über die Generierung hochdetaillierter Rekonstruktionen komplexer Szenen bis hin zum autonomen Fahren und Augmented Reality. Diese Tiefensensoren basieren im Wesentlichen auf zwei effizienten Technologien: dem Struktur-Lichtprinzip und dem Laufzeitprinzip (ToF). Diese Dissertation besteht aus 4 Beiträgen. Zunächst wird ein effizienter Ansatz zur Kompensation des Bewegungsartefakts von ToF-Rohbildern vorgeschlagen. Anschließend wurde eine Arbeit an einer dreidimensionalen Online-Rekonstruktion untersucht, um die Robustheit des Kamera-Trackers durch Segmentierung bewegter Objekte zu verbessern. Der dritte Beitrag besteht in einem robusten Umgang mit Lärm auf Rohdaten während der gesamten Rekonstruktionspipeline, in dem eine neue Art der Informationsfusion vorgeschlagen wird, bei der die anisotrope Natur des Lärms auf Tiefendaten berücksichtigt wird, was zu einer schnelleren Konvergenz hochwertiger Rekonstruktionen führt. Schließlich wurde ein neues Verfahren entwickelt, das Oberflächenkrümmungsinformationen verwendet, um feine Strukturen von kleinen Objekten robust zu rekonstruieren und den Gesamtfehler der Kameradrift zu begrenzen.

Inhalt:
Bildverarbeitung


Entfernungskameras; 3D-Rekonstruktion; ICP; Krümmung