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Energiefunktionen für globales Stereo-Matching
01.06.2007 - 31.01.2012
Forschungsförderungsprojekt
Die automatisierte Korrespondenzbildung in Stereobildern (Stereo Matching) hat im Laufe der letzten Jahre einen signifikanten Fortschritt durchlebt. Maßgeblich dafür war die Entwicklung neuer Optimierungstechniken. Energieminimierungsansätze, die auf derartigen Optimierungsschemata beruhen, zeigen gegenwärtig die beste Performance in der Stereoberechnung. Während großer Forschungsaufwand dem Optimierungsproblem gewidmet wurde, blieb die Tatsache, dass die betrachteten Energiefunktionen ein unbefriedigendes Modell für das Stereoproblem darstellen könnten, jedoch oft unbeachtet. In dem vorgeschlagenen Projekt zielen wir daraufhin ab, den Stand der Technik im Bereich Stereo Vision durch eine Untersuchung und Verbesserung der Modellierungskomponente voranzutreiben. Einen wesentlichen Beitrag wird dabei eine Evaluierungsstudie bilden. In dieser Studie wird die Performance bereits existierender und zueinander in Konkurrenz stehender Energiefunktionen verglichen. Energiefunktionen sind typischerweise Kombinationen verschiedener Terme. Diese Terme sollen zwar denselben Zweck erfüllen, werden aber in den meisten Ansätzen unterschiedlich implementiert. Darüber hinaus kommen für das Energieminimierungsproblem unterschiedliche Optimierungsalgorithmen zum Einsatz. Es gestaltet sich daher schwierig, die Gründe, warum eine Energiefunktion eine andere übertrifft, zu identifizieren. Im Rahmen des Projektes werden wir ein Framework entwickeln, welches mehrere Energiefunktionen vereinheitlicht und für deren Optimierung sorgt. Dieses Framework wird als Grundlage für einen Benchmarktest fungieren. In diesem Benchmarktest werden wir Bildpaare echter Szenen mit zugehöriger Ground Truth verwenden. Das Ziel unserer Experimente ist es zu erkennen, welche Komponenten eine Verbesserung der Performance bewirken und welche nicht. Dies wird zu einem neuen und tieferen Verständnis gegenwärtiger Energiefunktionen führen und jene Faktoren aufzeigen, die das höchste Potenzial für eine zukünftige Verbesserung aufweisen. In der zweiten Projektphase werden wir das aus der Evaluierungsstudie gewonnene Wissen verwenden, um neuartige Energiefunktionen zu entwickeln. Das Design dieser Energiefunktionen zielt darauf ab, Disparitätskarten von hoher Qualität zu berechnen, welche den momentanen Stand der Technik übertreffen. Derartige hochgenaue Disparitätskarten sind von entscheidender Bedeutung in zahlreichen Anwendungen, welche von der Qualitätssicherung, Robotik und virtueller Realität bis hin zu vielversprechenden Anwendungsgebieten in der Unterhaltungsindustrie, wie der Generierung von virtuellen Blickwinkeln, reichen.
Personen
Projektleiter_in
Margrit Gelautz
(E188)
Projektmitarbeiter_innen
Michael Bleyer
(E188)
Nicole Brosch
(E188)
Liu He
(E188)
Institut
E188 - Institut für Softwaretechnik und Interaktive Systeme
Förderungsmittel
FWF - Österr. Wissenschaftsfonds (National)
Fonds zur Förderung der wissenschaftlichen Forschung (FWF)
Forschungsschwerpunkte
Information and Communication Technology
Schlagwörter
Deutsch
Englisch
Stereo
Stereo
Computer Vision
Computer Vision
3D Rekonstruktion
3D reconstruction
Energiefunktion
energy function
Optimierung
optimization
Publikationen
Publikationsliste