Multi-view stereo with inverse depth parameterization

Abstract

Estimating accurate depth maps by solving the stereo problem is an important step in reconstructing real world surfaces. Variational methods that minimize a global energy functional are considered as especially precise throughout the literature. By using the depth as parameterization directly, the approach is easily extended to multiple views, allowing to considerably enhance the quality of the resulting depth maps. Further improvement can be achieved by adapting the depth parameterization to the regularizer used. In this thesis second-order regularization is used with an \textsc{inverse} depth parameterization and compared against the direct depth parameterization to examine its benefits. Several extensions that improve upon the naiive multi-view approach are suggested. The proposed method and its extensions are evaluated by experiments, using artificial as well as real world test scenes.

Das Ermitteln präziser Tiefenkarten durch Lösen des Stereoproblems stellt einen wichtigen Schritt bei der Rekonstruktion real existierender Oberflächen dar. Variationsmethoden, die ein globales Energiefunktional minimieren, haben sich in der Literatur als besonders exakt erwiesen. Durch Verwendung der Tiefe als Parametrisierung kann der Ansatz leicht auf mehrere Bilder erweitert werden, wodurch die Qualität der sich ergebenden Tiefenkarten erheblich verbessert wird. Eine weitere Qualitätssteigerung kann durch die Anpassung der Tiefenparametrisierung an den verwendeten Regularisierer erreicht werden. In dieser Arbeit wird eine Regularisierung zweiter Ordnung zusammen mit einer inversen Tiefenparametrisierung verwendet, um deren Nutzen gegenüber der direkten Tiefenparametrisierung zu vergleichen. Ferner werden verschiedene Erweiterungen vorgestellt, die das einfache Mehr-Bild-Verfahren verbessern. Anhand künstlich erzeugter sowie echter Testbilder werden die vorgeschlagene Methode und die Erweiterungen evaluiert.