Browsing by Author "Andres, Fabian"

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Open Access
Fortgeschrittene Segmentierungs-basierte Verfahren zur Bestimmung des optischen Flusses
(2015) Andres, Fabian
Die Berechnung des Optischen Flusses ist eines der zentralen Probleme der Computer-Vision. Hierbei wird ein Vektorfeld zwischen zwei aufeinanderfolgenden Bildern einer Bildersequenz bestimmt, das als die Bewegung der Objekte interpretiert werden kann. Häufig wird dieses Problem durch mathematische Modelle, sogenannte Variationsansätze, beschrieben. Diese setzen die Minimierung eines Kostenfunktionals voraus, das Abweichungen der aufgestellten Modellannahmen bestraft. Typischerweise wird dies durch eine pixelbasierte Variante durchgeführt. In den letzten Jahren hat sich jedoch die Integration von Segmentinformation als Erfolg versprechend gezeigt. Das Ziel dieser Arbeit ist es, die Berechnung des Optischen Flusses auf verschiedene segmentbasierte Verfahren umzustellen. Dabei werden die Pixel der Bilder durch eine Mean-Shift-Segmentierung zu inhaltlichen Objekten zusammengefasst, was zu einer besseren Abgrenzung der Objekte führt. Hierbei werden zwei verschiedene Ansätze verfolgt. Zum einen die Umstellung auf segmentbasierte Methoden, die die Bewegung ganzer Segmente durch eine konstante und affine Darstellung modellieren und so eine Reduzierung der Variablen ermöglichen. Zum anderen durch pixelbasierte Methoden, die durch eine zuvor berechnete Segmentierung an den Kanten unterstützt werden.
Open Access
Ein segmentierungsgestützter Variationsansatz zur Stereorekonstruktion
(2014) Andres, Fabian
Eine der wichtigsten Aufgabenstellungen in der Computer-Vision ist die Berechnung des Optischen Flusses und das damit nah verwandte Stereo Matching. Das ultimative Ziel dieser beiden Techniken ist die Bewegung der Objekte in einer Bildsequenz zu schätzen und diese anschließend dreidimensional zu rekonstruieren. Viele Algorithmen setzen dabei auf einen pixelbasierten Ansatz. Sie berechnen die Korrespondenzen der Bilder auf Pixelebene und weisen deshalb eine hohe Laufzeit und Komplexität auf. Die Algorithmen sind somit nicht geeignet, wenn eine schnelle Berechnung benötigt wird. Das Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines Algorithmus, welcher auf einem segmentbasierten Ansatz aufbaut. Hierbei werden die Pixel des Bildes zu einzelnen Objekten zusammenfasst. Durch die einstellbare Segmentierung wird die Komplexität des zu lösenden Problems stark verringert und somit die Laufzeit verbessert. Zudem erhöht sich die Robustheit durch die segmentweise Zusammenfassung der Bildinformation.