Dynamic 3D Scene Analysis and Modeling with a Time-of-Flight Camera
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Viele Anwendungen des Maschinellen Sehens benötigen die automatische Analyse und Rekonstruktion von statischen und dynamischen Szenen. Deshalb ist die automatische Analyse von dreidimensionalen Szenen und Objekten ein Bereich der intensiv erforscht wird. Die meisten Ansätze konzentrieren sich auf die Rekonstruktion statischer Szenen, da die Rekonstruktion nicht-statischer Geometrien viel herausfordernder ist und voraussetzt, dass dreidimensionale Szeneninformation mit hoher zeitlicher Auflösung verfügbar ist. Statische Szenenanalyse wird beispielsweise in der autonomen Navigation, für die...
Viele Anwendungen des Maschinellen Sehens benötigen die automatische Analyse und Rekonstruktion von statischen und dynamischen Szenen. Deshalb ist die automatische Analyse von dreidimensionalen Szenen und Objekten ein Bereich der intensiv erforscht wird. Die meisten Ansätze konzentrieren sich auf die Rekonstruktion statischer Szenen, da die Rekonstruktion nicht-statischer Geometrien viel herausfordernder ist und voraussetzt, dass dreidimensionale Szeneninformation mit hoher zeitlicher Auflösung verfügbar ist. Statische Szenenanalyse wird beispielsweise in der autonomen Navigation, für die Überwachung und für die Erhaltung des Kulturerbes eingesetzt. Andererseits eröffnet die Analyse und Rekonstruktion nicht-statischer Geometrie viel mehr Möglichkeiten, nicht nur für die bereits erwähnten Anwendungen. In der Produktion von Medieninhalten für Film und Fernsehen kann die Analyse und die Aufnahme und Wiedergabe von vollständig dreidimensionalen Inhalten verwendet werden um neue Ansichten realer Szenen zu erzeugen oder echte Schauspieler durch animierte virtuelle Charaktere zu ersetzen.Die wichtigste Voraussetzung für die Analyse von dynamischen Inhalten ist die Verfügbarkeit von zuverlässigen dreidimensionalen Szeneninformationen. Um die Entfernung von Punkten in der Szene zu bestimmen wurden meistens Stereo-Verfahren eingesetzt, aber diese Verfahren benötigen viel Rechenzeit und erreichen in Echtzeit nicht die benötigte Qualität. In den letzten Jahren haben die so genannten Laufzeitkameras das Stadium der Prototypen verlassen und sind jetzt in der Lage dichte Tiefeninformationen in vernünftiger Qualität zu einem vernünftigen Preis zu liefern. Diese Arbeit untersucht die Eignung dieser Kameras für die Analyse nicht-statischer dreidimensionaler Szenen. Bevor eine Laufzeitkamera für die Analyse eingesetzt werden kann muss sie intern und extern kalibriert werden. Darüber hinaus leiden Laufzeitkameras an systematischen Fehlern bei der Entfernungsmessung, bedingt durch ihr Funktionsprinzip. Diese Arbeit stellt ein Verfahren vor um alle nötigen Parameter in einem Kalibrierschritt zu berechnen. Im Weiteren wird die Rekonstruktion von statischen Umgebungen und Objekten untersucht und Lösungen für diese Aufgaben werden präsentiert. Die Rekonstruktion von nicht-statischen Szenen und die Erzeugung neuer Ansichten solcher Szenen wird mit der Einführung einer volumetrischen Datenstruktur erreicht, in der die Tiefenmessungen und ihr Änderungen über die Zeit gespeichert und fusioniert werden. Schließlich wird ein Mixed Reality System vorgestellt in welchem die Beiträge dieser Arbeit zusammengeführt werden. Dieses System ist in der Lage reale und künstliche Szenenelemente unter Beachtung von korrekter gegenseitiger Verdeckung, Schattenwurf und physikalischer Interaktion zu kombinieren.Diese Arbeit zeigt, dass Laufzeitkameras unter bestimmten Voraussetzungen eine geeignete Wahl für die Analyse von statischen und nicht-statischen Szenen sind. Sie enthält wichtige Beiträge für die notwendigen Schritte der Kalibrierung, der Vorverarbeitung von Tiefendaten und der Rekonstruktion und der Analyse von dreidimensionalen Szenen.
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