Project information

submitted by
Mariya Kaisheva

Co-Authors
Gissu Valentina Naghavi, Huy Khanh Ha, Jan Frederick Eick, Nhu Quang Dang

Mentors
Mariya Kaisheva, Adrian Kreskowski, Prof. Dr. Volker Rodehorst

Faculty:
Media

Degree programme:
Computer Science and Media (Bachelor of Science (B.Sc.)),
Computer Science and Media (english) (Master of Science (M.Sc.))

Type of project presentation
Research project

Semester
Summer semester 2019

• Bauhausstraße 11

attractive to children

Links
https://www.uni-weimar.de/media/…

Project description

Eine der Kernherausforderungen der Computer Vision ist die Schätzung von 3D-Positionen aus Bildern. Die zugrundeliegende Aufgabe dessen ist es Pixel in verschiedenen Bildern zu finden, die denselben Szeneninhalt zeigen. Algorithmen, die dazu in der Lage sind, nennt man Stereo-Matching-Algorithmen. Als Ergebnis dieser erhält man eine sogenannte „Disparity Map“, die die Entfernung von korrespondierenden Pixeln zwischen zwei Bildern beschreibt.

Obwohl Forschung im Bereich Stereo Matching seit Jahrzenten betrieben wird, bleibt die Erzeugung von hochwertigen Disparity Maps eine Herausforderung. Präzise Algorithmen sind rechenaufwendig und deswegen für Echtzeitanwendung ungeeignet. Schnelle Algorithmen hingegen beruhen meist auf lokalem Wissen und erzeugen Disparity Maps niedrigerer Qualität.

Im Forschungsprojekt „Real-time Stereo Matching“ konzentrieren wir uns darauf einen Kompromiss zwischen Qualität und Geschwindigkeit der Algorithmen zu finden, um diese für 3D-Rekonsruktionen in Echtzeit einzusetzen. Um dieses Ziel zu erreichen explorieren wir die Erweiterbarkeit von Algorithmen, welche sich in der Vergangenheit als effizient herausgestellt haben. Um das volle Potential des Stereo-Matchings zu nutzen bietet es sich an Pixel-Korrespondenzen massiv-parallel auf einer Grafikkarte zu bestimmen.

Während der Summaery haben Sie die Gelegenheit unseren Fortschritt im Bereich der Live-3D-Rekonstruktion mittels Stereo-Kameras und GPU-basierten Stereo-Matching-Algorithmen zu erleben.