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Color Stereo Vision

Durch die Verfügbarkeit von Farbkameras ist die Verwendung von Farbinformation auch im Bereich des Stereo-Matchings interessant geworden. In dieser Arbeit soll untersucht werden, in welcher Weise Farbinformation genützt werden kann, um die Qualität einer Stereo-Rekonstruktion zu maximieren.

Kontakt: Margrit Gelautz, Michael Bleyer

Beschreibung

Die Fähigkeit des Menschen, seine Umbebung in 3D zu erfahren, beruht zu einem Gutteil auf der simplen Tatsache, dass wir nicht nur über eines, sondern über zwei Augen verfügen. Die wahrgenommen Bilder werden unterbewusst im Gehirn „überlagert“ und ermöglichen uns so einen Tiefeneindruck der betrachteten Szene zu gewinnen. In Anlehnung an diese menschliche Fähigkeit zur 3D Rekonstruktion nimmt man in der Computervision eine Szene von zwei verschieden Kamerapositionen auf und versucht dann diese Bilder zu überlagern. Diese Überlagerung oder, anders ausgedrückt, das Stereo-Matching scheint für den Menschen eine triviale Angelegenheit zu sein, ist allerdings nur mit bislang mäßigem Erfolg auf den Computer übertragbar. Nichtsdestotrotz bieten derartige maschinelle Stereoansätze eine hohe Attraktivität. Anwendungen reichen, um nur ein paar zu erwähnen, von der Erstellung neuartiger Human-Computer Interfaces (z.B. für Computerspiele), Robotersteuerung (z.B. selbstfahrendes Auto) bishin zu 3D-Fernsehen mit der Möglichkeit, den Blickwinkel frei zu wählen (z.B. Freeze-Frame-Effekt).

Die vorgeschlagene Arbeit beinhaltet eine Untersuchung und Vergleich verschiedener Verfahren für das Stereo-Matching. Diese Algorithmen sollen vor allem hinsichtlich der Verwertbarkeit von Farbinformationen betrachtet werden. Nahezu alle Stereo-Algorithmen beruhen auf der Annahme, dass korrespondierende Bildpunkte nahezu dieselbe Farbe haben. Die interessante Frage, die es zu beleuchten gilt, ist nun: Was ist der beste Weg, um zu messen, wie ähnlich zwei Farben wirklich sind? Welcher Farbraum eignet sich beispielsweise am besten und welchen Effekt haben Bildrauschen, Aliasing oder Bilder mit unterschiedlicher Beleuchtung? Um diese Fragen zu beantworten, gilt es verschiedene Verfahren zur Farbähnlichkeitsmessung zu implementieren und experimentell zu evaluieren. Programmierkenntnisse (vorzugsweise in C) sind daher wünschenswert. Die Bearbeitung des Themas erfolgt in enger Zusammenarbeit mit aktuellen Forschungsvorhaben am Institut und bietet die Möglichkeit zu weiterführender Forschung.

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