Skalenübergreifende Kostenaggregation und PatchMatch: Ein verbessertes Verfahren zum dichten Stereo-Matching
Felicitas Höbelt
(Prof. Dr.-Ing. Volker Rodehorst, Prof. Dr. Charles Wüthrich)
Die automatische, hochpräzise Tiefenerfassung ist eine wesentliche Aufgabe für viele Anwendungen wie die Oberflächenrekonstruktion und die autonome Navigation von Autos, Robotern oder unbemannten Flugsystemen. Die automatische 3D-Szenenrekonstruktion aus zwei Bildern ist jedoch nicht trivial. Ein auf zwei Bilder projizierter Szenenpunkt kann nur dann durch Triangulation wiederhergestellt werden, wenn die Positionen der beiden entsprechenden Projektionen in den beiden Bildern bekannt sind. Für eine dichte Rekonstruktion müssen die Korrespondenzen für jedes Pixel bekannt sein. In dieser Masterarbeit werden die Ideen aus zwei Veröffentlichungen zusammengeführt: das SuperPixel-basierte PatchMatch-Filterverfahren und die skalenübergreifende regulierte Kostenaggregation. Zusätzlich wird die vorgeschlagene Methode durch das Ersetzen einer Komponente der Kostenfunktion weiter verbessert. Die Ranking-Schätzungen zeigen, dass lokale Methoden immer noch eine Chance haben, mit den qualitativen Ergebnissen der globalen Ansätze zu konkurrieren.