3D-Rekonstruktion aus Bildern
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- Karl Klein
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1 Allgemeine Nachrichtentechnik Prof. Dr.-Ing. Udo Zölzer 3D-Rekonstruktion aus Bildern Dipl.-Ing. Christian Ruwwe 41. Treffen der ITG-Fachgruppe Algorithmen für die Signalverarbeitung HSU Hamburg 24. Februar 2006
2 Inhalt Motivation 3D-Modelle Herausforderung Schiffsbilder Automatische Konturlinien Hough-Transformation MorphCut Modellerstellung Zusammenfassung 3D-Rekonstruktion aus Bildern Seite 2
3 Motivation - wofür 3D-Modelle? - Unser Schiffserkennungssystem IRAD, ReuSe, KEOD, UNbiS, UKIDuO, Merkmals- und Konturklassifikation basiert auf 3D-Datenbank Modellerstellung bislang per Hand (Dauer: ca. 1-2 Wochen pro Modell) Erweiterung auf Handelsschiffe Vielzahl neuer Modelle müssen generiert werden (halb-) automatische Modellierung 3D-Rekonstruktion aus Bildern Seite 3
4 Motivation - Herausforderung Schiffsbilder - Farbbilder, aber wenig Farben alles grau-blau bis grün-blau Weiteres Problem: hohe Kontrastwerte durch Wellen im Wasser Reflektionen und Schattenwurf von Sonnenlicht Schaumkronen Standardalgorithmen versagen! 3D-Rekonstruktion aus Bildern Seite 4
5 Automatische Konturlinien - Hough-Transformation - Transformation von Bild- in Parameterebene z.b. Darstellung als Überlagerung gerader Linien (-stücke) Ziel: einfache Extraktion von geraden Linien Aber: passende Vorverarbeitung ist nötig z.b. Kantendetektion Probleme bei Schiffsbildern Mögliche Verbesserungen gewichtete statt binärer Kanten (siehe nächste Folie) Nutzung von Farbinformationen 3D-Rekonstruktion aus Bildern Seite 5
6 Automatische Konturlinien - gewichtete Hough-Transformation - 3D-Rekonstruktion aus Bildern Seite 6
7 Automatische Konturlinien - aktuelle Verfahren - Snakes bzw. Active Contours Energieminimierung auf Gradientenbasis (entlang von Kanten) Nachteil: Gradienten (alleine) sind unbrauchbar KnockOut 2 Corel (2002) nur der Übergang ( alpha-kanal ) wird geschätzt sicherer Vorder- & Hintergrund muss vorgegeben werden Nachteil: keine automatische Kontur SIOX GIMP (2005) reine Farbselektion (im LAB-Farbraum) Zugehörigkeit zu Objekt/Hintergrund wird bewertet Nachteil: zerklüftetes Ergebnis 3D-Rekonstruktion aus Bildern Seite 7
8 Automatische Konturlinien - GrabCut - Kombination von Farb- und Gradienteninformation Farbverteilung wird mit Gauß-Mixturen modelliert Modellanpassung durch Erwartungswert-Maximierung (EM) Iterative Optimierung Segmentierung als Energieminimierungsproblem Aufbau eines S/T-Graphen Lösung durch mincut/maxflow -Algorithmus Nutzervorgaben sicherer Hintergrund (explizit) Vordergrundbereiche sind optional 3D-Rekonstruktion aus Bildern Seite 8
9 Automatische Konturlinien - Aufbau eines S/T-Graphen - Pixel sind Knoten Kantengewichte aus Gradient Zwei spezielle Knoten Objekt Hintergrund Kantengewichte aus Histogramm-Wahrscheinlichkeiten mincut/maxflow liefert den optimalen Schnitt (bzw. maximalen Fluss) Schnittlinie entspricht der Konturlinie 3D-Rekonstruktion aus Bildern Seite 9
10 Automatische Konturlinien - MorphCut - Nachteil des GrabCut Schiffsbilder enthalten zu wenig Farben Iterationsschritte sind Einbahnstraßen Kontur schließt sich zu schnell Anpassung an Schiffsbilder künstliche Erweiterung der Kontur (Dilation) nach jedem Iterationsschritt Vorteile mehr Zeit (Iterationen) für EM-Anpassung kleinere Löcher werden wieder geschlossen getrennte Bereiche können vereint werden 3D-Rekonstruktion aus Bildern Seite 10
11 Modellerstellung - Volumetrisch - Volumetrische Berechnung der konvexen Hülle Konturlinie ist äußere 2D-Einhüllende eines Objektes Kontur wird in die dritte Dimension erweitert ( Röhre ) Überlagerung mehrerer Röhren (aus verschiedenen Blickwinkeln) 3D-Rekonstruktion aus Bildern Seite 11
12 Modellerstellung - Volumetrisch - Vorteile Ergebnis ist direkt als Volumenmodell verfügbar Umwandlung Volumen- Flächenmodell ist einfach Fehlereinfluss der Kameraorientierung ist gering Nachteile Konturlinien finden ist auch nicht einfach siehe vorherige Folien! Einkerbungen/Löcher können nicht modelliert werden (Konturlinie ist nur der Schattenriss ) für die spätere Konturextraktion nicht wichtig! sehr speicher- und rechenintensiv aber kürzer als 1-2 Wochen! 3D-Rekonstruktion aus Bildern Seite 12
13 Modellerstellung - Ergebnis - 3D-Rekonstruktion aus Bildern Seite 13
14 Zusammenfassung Schiffsbilder (die meisten) Standard-Bildanalyseverfahren versagen Anpassungen sind nötig Automatische Konturlinien gewichtete Hough-Transformation MorphCut -Algorithmus Modellerstellung der volumetrische Ansatz ist robust und passend für unseren Anwendungsfall 3D-Rekonstruktion aus Bildern Seite 14
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