Von Anne Schmidt, Cathleen Scharfe, Denny Kuckei und Tino Mager.

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  • Folie 1
  • von Anne Schmidt, Cathleen Scharfe, Denny Kuckei und Tino Mager
  • Folie 2
  • 1. Ergebnisse Entzerrung 2. Probleme nach Entzerrung Welche? Wodurch? Was tun? 3. Weiabgleich Wozu? Womit? Wie? Wann? 4. Aneinanderfgen 4.1 Ausrichten 4.2 berblenden 5. Beispielserie 6. Quellen
  • Folie 3
  • Generierung von Omni-Bildern Weiabgleich & Aneinanderfgen Durch Fischaugen-Linse verzerrte AufnahmeAufnahme nach Entzerrung 3/35
  • Folie 4
  • Generierung von Omni-Bildern Weiabgleich & Aneinanderfgen Fisheye-Algorithmus entzerrt horizontal und vertikal Ergebnis: perspektivische Information geht verloren 4/35
  • Folie 5
  • Generierung von Omni-Bildern Weiabgleich & Aneinanderfgen Neuer Entzerrungsalgorithmus [1] nur horizontale Verzerrung korrigieren: Perspektive bleibt erhalten Vertikale Verzerrungen leider auch 5/35
  • Folie 6
  • Generierung von Omni-Bildern Weiabgleich & Aneinanderfgen Probleme, entzerrte Bilder aneinanderzufgen berlappungen, da Field-of-View der Linse nicht genau 90, sondern grer (97,4) Durch Verzerrungen Probleme mit Kanten an Bildrndern 6/35
  • Folie 7
  • Generierung von Omni-Bildern Weiabgleich & Aneinanderfgen Probleme mit Kanten und Krmmungen an Bildrndern Phnomen in aufgenommenen Bildern 7/35
  • Folie 8
  • Generierung von Omni-Bildern Weiabgleich & Aneinanderfgen Entzerrungsalgorithmus = Mathematik! Verlangt absolute Genauigkeit Jedoch Fehler durch Ungenauigkeit Position/Ausrichtung der Linse Ungenauigkeit Position/Ausrichtung CCD Chip Ausrichtung des Roboter (unebener Untergrund) Angewandte Formeln knnen daher keine perfekten Ergebnisse liefern 8/35
  • Folie 9
  • Generierung von Omni-Bildern Weiabgleich & Aneinanderfgen Fehlerquellen ermitteln und Roboter lernen lassen, diese automatisch zu korrigieren ber polynomiale Gleichungssysteme mglich, aber sehr aufwendig Ausrichtung der Bilder vor Aneinanderfgen notwendig Einzelbilder ineinander berblenden, um berlappungen zu beheben 9/35
  • Folie 10
  • Durch unterschiedliche Beleuchtungssituationen unterschiedliche Farbtemperatur der Bilder Generierung von Omni-Bildern Weiabgleich & Aneinanderfgen Linkes Teilbild khlere Farbtemperatur als rechtes Teilbild 10/35
  • Folie 11
  • Abgleich der Farbtemperaturen notwendig: besserer visueller Eindruck krftigere Kontraste bessere Detektion von Kanten o.. einheitlicher Bildeindruck nach Aneinanderfgen Generierung von Omni-Bildern Weiabgleich & Aneinanderfgen Gleiche Farbtemperaturen in beiden Teilbildern 11/35
  • Folie 12
  • Weiabgleich in Roboterbildern einfach, da weier Rand als Flche mit Referenzwei vorhanden in allen Bildern Generierung von Omni-Bildern Weiabgleich & Aneinanderfgen Cyan markierte Flche fr Referenzwei 12/35
  • Folie 13
  • Ermitteln der Maximalwerte je Farbkanal im Referenzbereich liefert Rmax, Gmax, Bmax Werte fr volles Wei gegeben: Wr = Wg = Wb = 255 Berechnen der Korrekturfaktoren pro Farbkanal: Cr = Wr / Rmax Cg = Wg / Gmax Cb = Wb / Bmax Generierung von Omni-Bildern Weiabgleich & Aneinanderfgen13/35
  • Folie 14
  • Farbkorrektur im Eingangsbild E mit Korrekturfaktor C zu Ausgabebild A: Ar = Cr * Er Ag = Cg * Eg Ab = Cb * Eb Alle Pixel des Eingangsbildes durchlaufen und Korrektur anwenden Generierung von Omni-Bildern Weiabgleich & Aneinanderfgen14/35
  • Folie 15
  • Vor der Entzerrung sicher, dass dann im Referenzbereich auch wirklich weie Flche vorhanden ist Durch Entzerrung mglich dass Referenzwei-Flche aus Referenzbereich gezerrt wird Generierung von Omni-Bildern Weiabgleich & Aneinanderfgen Referenzflche links im verzerrten und rechts im entzerrten Bild 15/35
  • Folie 16
  • Durch berbelichtung viele Bildbereiche bereits wei Korrektur bringt nichts Licht/Schatten in Teilbildern liefern kein einheitliches Ergebnis im Gesamtbild berblenden der Teilbilder ntig Generierung von Omni-Bildern Weiabgleich & Aneinanderfgen berbelichtung irreversibel 16/35
  • Folie 17
  • Ziele: Selektion und Zusammensetzung der Pixel, welche zum Ergebnisbild gehren berblenden der Pixel mit Minimum an sichtbaren bergngen, Unschrfe und Artefakten/Aliasing (Ghosting) Generierung von Omni-Bildern Weiabgleich & Aneinanderfgen17/35
  • Folie 18
  • Nur einige Bilder sind zusammenzufgen Ein Bild ist Referenzbild & alle Anderen auf das Referenzkoordinatensystem abbilden Wenn greres Sichtfeld (>90 Grad) jedes Pixel vom Ergebnisbild in 3D-Punkt konvertieren auf Grundlage der Projektionsmatrix zurck auf Ausgangsbild mappen Generierung von Omni-Bildern Weiabgleich & Aneinanderfgen18/35
  • Folie 19
  • Ziel: Erstellen eines groen Bildes aus mehreren kleineren Einzelaufnahmen Generierung von Omni-Bildern Weiabgleich & Aneinanderfgen19/35
  • Folie 20
  • Ermitteln des berlappungsbereiches zweier Bilder per Hand, z.B. durch: Ausrechnen Abmessen Definieren Bereich im Programm statisch festlegen Generierung von Omni-Bildern Weiabgleich & Aneinanderfgen20/35
  • Folie 21
  • Pixelbasierte Methoden Bilder relativ zueinander verschieben Grtmgliche bereinstimmung der Pixel suchen Direkter Vergleich von Pixeln oder Pixelblcken Methoden Error Metrics Hierarchical Motion Estimation Fourier-Based Alignment Incremental Refinement Generierung von Omni-Bildern Weiabgleich & Aneinanderfgen21/35
  • Folie 22
  • Durch Verschieben Platzierung der Bilder ermitteln Jede Pixelkombination miteinander vergleichen Bei Farbbildern Vergleich der einzelnen Farbwerte oder der Bildhelligkeit Generierung von Omni-Bildern Weiabgleich & Aneinanderfgen22/35
  • Folie 23
  • Beispiele: Robust Error Metrics Spatially Varying Weights Bias and Gain Korrelation Generierung von Omni-Bildern Weiabgleich & Aneinanderfgen23/35
  • Folie 24
  • Erstellen einer Image Pyramide -> hierarchischer Vergleich von groben bis hin zu feinen Mustern/Blcken Innerhalb eines Levels: Full Search Block mit geringster Abweichung: Initialwert fr nchstdarunterliegendes Level Generierung von Omni-Bildern Weiabgleich & Aneinanderfgen24/35
  • Folie 25
  • Vorteil: Viel schneller Nachteil Ineffektiv Signifikante Bilddetails knnen verloren gehen Generierung von Omni-Bildern Weiabgleich & Aneinanderfgen25/35
  • Folie 26
  • Eigenschaftenbasierte Methoden Beiden Bildern markante Eigenschaften entnehmen Vergleichen bereinstimmungen ermitteln -> geometrische Transformation der Bilder abschtzbar Methoden Keypoint Detectors Feature Matching Geometric Registration Generierung von Omni-Bildern Weiabgleich & Aneinanderfgen26/35
  • Folie 27
  • Keypoint Detectors Feature Matching Generierung von Omni-Bildern Weiabgleich & Aneinanderfgen27/35
  • Folie 28
  • Aufgabe Belichtungsunterschiede und Ausrichtungsunstimmigkeiten kompensieren ohne zu sehr an Schrfe zu verlieren bergang soll nahezu unsichtbar werden Generierung von Omni-Bildern Weiabgleich & Aneinanderfgen28/35
  • Folie 29
  • Laplace-Pyramiden-berblendung sich anpassende Breite anhand Frequenz (verschiedene Level) Band-Pass Pyramide (Laplace) aus jedem Eingangsbild Interpolation und Zusammensetzen aller Level der Pyramide ergibt Ergebnisbild Generierung von Omni-Bildern Weiabgleich & Aneinanderfgen29/35
  • Folie 30
  • Mittelwert Region of Difference Pyramiden-berblendung Gewichtung (Feathering ) Generierung von Omni-Bildern Weiabgleich & Aneinanderfgen30/35
  • Folie 31
  • Entzerrte Einzelbilder Generierung von Omni-Bildern Weiabgleich & Aneinanderfgen31/35
  • Folie 32
  • Weiabgleich Einzelbilder Generierung von Omni-Bildern Weiabgleich & Aneinanderfgen32/35
  • Folie 33
  • Ausrichten und Aneinanderfgen Generierung von Omni-Bildern Weiabgleich & Aneinanderfgen33/35
  • Folie 34
  • Blenden Generierung von Omni-Bildern Weiabgleich & Aneinanderfgen Guter bergangProblem durch Aliasing 34/35
  • Folie 35
  • Weiabgleich: http://de.wikipedia.org/wiki/Wei%C3%9Fabgleich http://de.wikibooks.org/wiki/ Digitale_bildgebende_Verfahren:_Digitale_Bilder# Wei.C3.9Fabgleich Aneinanderfgen http://research.microsoft.com/pubs/70092/tr-2004-92.pdf Quellen verfgbar unter: [1] http://www.altera.com/literature/wp/wp-01107-stitch- fisheye-images.pdf 35/35Generierung von Omni-Bildern Weiabgleich & Aneinanderfgen