Linien- / Flächenfindung in Bildern der PMD-3D-Kamera. Hochschule für Technik und Wirtschaft Dresden
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- Oldwig Dieter
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1 Linien- / Flächenfindung in Bildern der PMD-3D-Kamera Angelos Drossos Marius Vopel Christian Lenke Hochschule für Technik und Wirtschaft Dresden Fakultät Informatik / Mathematik Fachgebiet Künstliche Intelligenz 31. Januar 2012
2 Motivation Motivation: Linien- / Flächenfindung 3D-Kamerasysteme: 3D-Punktwolke Für verschiedene Aufgaben: 3D-Informationen nützlich Navigation (Bodenerkennung, Kollisionserkennung) Mapping Dimensionsreduzierung der Punktwolke einfache Objekterkennung (unabhaengig von Lichtverhältnissen) Flächenbasierte Repräsentationen besser geeignet Linien- / Flächenfindung in Bildern der PMD-3D-Kamera 2 / 25
3 Ziel Ziel: Linien- und Flächenfindung Ziel Implementation eines Algorithmus Graphische Ausgabe des Ergebnisses Flächenbasierte Repräsentation finden triangle mesh Linien- / Flächenfindung in Bildern der PMD-3D-Kamera 3 / 25
4 Inhaltsverzeichnis 1 Einführung 2 Problemanalyse System Ansatz 3 Implementationsaspekte 4 Umsetzung 5 Schlussbemerkungen Linien- / Flächenfindung in Bildern der PMD-3D-Kamera 4 / 25
5 System Das System Blockschaltbild Linien- / Flächenfindung in Bildern der PMD-3D-Kamera 5 / 25
6 Ansatz Vorhandene Ansätze Ausgehend von einer Linie / Fläche erweitern Algorithmen unterscheiden sich durch... Kriterien für Erweiterung Ansprüche, die beachtet werden müssen Linien- / Flächenfindung in Bildern der PMD-3D-Kamera 6 / 25
7 Inhaltsverzeichnis 1 Einführung 2 Problemanalyse 3 Implementationsaspekte 4 Umsetzung 5 Schlussbemerkungen Linien- / Flächenfindung in Bildern der PMD-3D-Kamera 7 / 25
8 Implementationsaspekte Programmiersprache: C++ Portierbarkeit nach Java sicherstellen OpenGL zur graphischen Ausgabe: Direkte Kommunikation mit der Grafikkarte über Vertex Buffer Objects (VBOs) Reduzierung des Speicherbedarfs durch Indexed VBOs Durch glbuffersubdata() können auch Teile des VBOs geändert werden Der Algorithmus zur Linien-/Flächenfindung: systemunabhängig berechnet Abstände zweier Punkte versucht Rauschpunkte zu extrahieren Linien- / Flächenfindung in Bildern der PMD-3D-Kamera 8 / 25
9 Inhaltsverzeichnis 1 Einführung 2 Problemanalyse 3 Implementationsaspekte 4 Umsetzung Grundlagen Auswertung 5 Schlussbemerkungen Linien- / Flächenfindung in Bildern der PMD-3D-Kamera 9 / 25
10 Sicht der Kamera
11 Vogelperspektive
12 Grundlagen Grundlagen Wichtige Annahmen 1 In der Tiefe: keine Punkte überdeckt 2 Rauschen: vorhanden und zufällig verteilt 3 Objekt des Interesses liegt nicht am Rand Folgerungen 1 Nachbarpunkte: aus 2D-Array der Kameraansicht ermittelbar 2 Rauschfelder auch in den Flächen vorhanden 3 Rauschfilterung am Rand nur bedingt möglich Linien- / Flächenfindung in Bildern der PMD-3D-Kamera 12 / 25
13 Grundlagen Grundlagen Wichtige Annahmen 1 In der Tiefe: keine Punkte überdeckt 2 Rauschen: vorhanden und zufällig verteilt 3 Objekt des Interesses liegt nicht am Rand Folgerungen 1 Nachbarpunkte: aus 2D-Array der Kameraansicht ermittelbar 2 Rauschfelder auch in den Flächen vorhanden 3 Rauschfilterung am Rand nur bedingt möglich Linien- / Flächenfindung in Bildern der PMD-3D-Kamera 12 / 25
14 Erste Idee = Untersuche Nachbarschaft in einem bestimmten Umfeld Linien- / Flächenfindung in Bildern der PMD-3D-Kamera 13 / 25
15 Erste Idee = Zur Rauschanalyse ist mind. ein 5x5-Umfeld nötig Linien- / Flächenfindung in Bildern der PMD-3D-Kamera 13 / 25
16 Optimierung = Durchlaufe alle Pixel und Für jeden Pixel: Untersuche Nachbarschaft Linien- / Flächenfindung in Bildern der PMD-3D-Kamera 14 / 25
17 Optimierung = Wenn Entfernung zw. zwei Punkten klein: verbinden Linien- / Flächenfindung in Bildern der PMD-3D-Kamera 14 / 25
18 Optimierung = Wenn Entfernung zw. zwei Punkten klein: verbinden Linien- / Flächenfindung in Bildern der PMD-3D-Kamera 14 / 25
19 Optimierung = Betrachte nächstes Feld rechts / nächste Zeile ganz links Linien- / Flächenfindung in Bildern der PMD-3D-Kamera 14 / 25
20 Optimierung = Nachbarschaft rechts und unten zu kontrollieren reicht aus! Linien- / Flächenfindung in Bildern der PMD-3D-Kamera 14 / 25
21 Optimierung = Nachbarschaft rechts und unten zu kontrollieren reicht aus! Linien- / Flächenfindung in Bildern der PMD-3D-Kamera 14 / 25
22 Rauschfilterung: Einzelne Rauschpunkte = Entfernung ist zu groß! Linien- / Flächenfindung in Bildern der PMD-3D-Kamera 15 / 25
23 Rauschfilterung: Einzelne Rauschpunkte = Untersuche weitere Nachbarschaft: links, rechts Linien- / Flächenfindung in Bildern der PMD-3D-Kamera 15 / 25
24 Rauschfilterung: Einzelne Rauschpunkte = Untersuche weitere Nachbarschaft: oben, unten Linien- / Flächenfindung in Bildern der PMD-3D-Kamera 15 / 25
25 Rauschfilterung: Einzelne Rauschpunkte = Wenn Entfernungen klein: einzelner Rauschpunkt vorhanden Linien- / Flächenfindung in Bildern der PMD-3D-Kamera 15 / 25
26 Rauschfilterung: Einzelne Rauschpunkte = Wenn Entfernungen zu groß: Untersuche Eckpunkte Linien- / Flächenfindung in Bildern der PMD-3D-Kamera 15 / 25
27 Rauschfilterung: Rauschpunkt ist aktueller Pixel = Wenn Entfernungen kurz: verbinden (neue Linie bzw. Fläche!) Linien- / Flächenfindung in Bildern der PMD-3D-Kamera 16 / 25
28 Rauschfilterung: Rauschpunkt ist aktueller Pixel = Wenn Entfernungen zu groß: Rauschpunkt vorhanden! Linien- / Flächenfindung in Bildern der PMD-3D-Kamera 16 / 25
29 Korrektur: Nachbarschaft gehört bereits zu einer anderen Linie/Fläche = Wenn zwei Flächen sich um ein Feld streiten : kürzere Entfernung hat Vorrang! Linien- / Flächenfindung in Bildern der PMD-3D-Kamera 17 / 25
30 Korrektur: Nachbarschaft gehört bereits zu einer anderen Linie/Fläche = Korrigiere Flächen-ID von 2 auf 1? Linien- / Flächenfindung in Bildern der PMD-3D-Kamera 17 / 25
31 Auswertung Auswirkungen des gewählten Entfernungs-Thresholds extrem verrauschte PMD-Kamera-Bilder (Ausgangsbild) Linien- / Flächenfindung in Bildern der PMD-3D-Kamera 18 / 25
32 Auswertung Auswirkungen des gewählten Entfernungs-Thresholds extrem verrauschte PMD-Kamera-Bilder (Treshold bei 30 cm) Linien- / Flächenfindung in Bildern der PMD-3D-Kamera 18 / 25
33 Auswertung Auswirkungen des gewählten Entfernungs-Thresholds extrem verrauschte PMD-Kamera-Bilder (Treshold bei 3 cm) Linien- / Flächenfindung in Bildern der PMD-3D-Kamera 18 / 25
34 Auswertung Auswirkungen des gewählten Entfernungs-Thresholds verrauschte PMD-Kamera-Bilder (Treshold bei 30 cm) Linien- / Flächenfindung in Bildern der PMD-3D-Kamera 19 / 25
35 Auswertung Auswirkungen des gewählten Entfernungs-Thresholds verrauschte PMD-Kamera-Bilder (Treshold bei 0.8 cm) Linien- / Flächenfindung in Bildern der PMD-3D-Kamera 19 / 25
36 Auswertung Auswirkungen des gewählten Entfernungs-Thresholds verrauschte PMD-Kamera-Bilder (Treshold bei 3 cm) Linien- / Flächenfindung in Bildern der PMD-3D-Kamera 19 / 25
37 Auswertung Auswirkungen unterschiedlicher Umgebungen verrauschte PMD-Kamera-Bilder (t = 0) Linien- / Flächenfindung in Bildern der PMD-3D-Kamera 20 / 25
38 Auswertung Auswirkungen unterschiedlicher Umgebungen verrauschte PMD-Kamera-Bilder (t = 1) Linien- / Flächenfindung in Bildern der PMD-3D-Kamera 20 / 25
39 Auswertung Auswirkungen unterschiedlicher Umgebungen verrauschte PMD-Kamera-Bilder (t = 2) Linien- / Flächenfindung in Bildern der PMD-3D-Kamera 20 / 25
40 Auswertung Auswirkungen unterschiedlicher Umgebungen verrauschte PMD-Kamera-Bilder (t = 3) Linien- / Flächenfindung in Bildern der PMD-3D-Kamera 20 / 25
41 Auswertung Auswirkungen unterschiedlicher Umgebungen verrauschte PMD-Kamera-Bilder (t = 4) Linien- / Flächenfindung in Bildern der PMD-3D-Kamera 20 / 25
42 Auswertung Auswirkungen unterschiedlicher Umgebungen verrauschte PMD-Kamera-Bilder (t = 5) Linien- / Flächenfindung in Bildern der PMD-3D-Kamera 20 / 25
43 Auswertung Auswirkungen unterschiedlicher Umgebungen verrauschte PMD-Kamera-Bilder (t = 6) Linien- / Flächenfindung in Bildern der PMD-3D-Kamera 20 / 25
44 Auswertung Auswirkungen unterschiedlicher Umgebungen verrauschte PMD-Kamera-Bilder (t = 7) Linien- / Flächenfindung in Bildern der PMD-3D-Kamera 20 / 25
45 Auswertung Auswirkungen unterschiedlicher Umgebungen verrauschte PMD-Kamera-Bilder (t = 8) Linien- / Flächenfindung in Bildern der PMD-3D-Kamera 20 / 25
46 Auswertung Auswirkungen unterschiedlicher Umgebungen verrauschte PMD-Kamera-Bilder (t = 9) Linien- / Flächenfindung in Bildern der PMD-3D-Kamera 20 / 25
47 Inhaltsverzeichnis Schlussbemerkungen 1 Einführung 2 Problemanalyse 3 Implementationsaspekte 4 Umsetzung 5 Schlussbemerkungen Linien- / Flächenfindung in Bildern der PMD-3D-Kamera 21 / 25
48 Schlussbemerkungen Ausblick Linien- / Flächenfindung in Bildern einer PMD-3D-Kamera Erweiterbarkeit Bodenerkennung Ecken werden nicht erkannt Nachfolgende Glättung nötig, um Ebenen besser zu erkennen Anzahl der Punkte reduzieren Erweiterbarkeit: Objekterkennung Glättung nötig, um Objekte besser zu erkennen (z.b. Multiple Regression ) versucht Rauschpunkte zu extrahieren Linien- / Flächenfindung in Bildern der PMD-3D-Kamera 22 / 25
49 Schlussbemerkungen Linien- / Flächenfindung in Bildern der PMD-3D-Kamera Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! Linien- / Flächenfindung in Bildern der PMD-3D-Kamera 23 / 25
50 Literatur Quellen Marton, Z.C., Rusu, R.B. & Beetz, M.: On fast surface reconstruction methods for large and noisy point clouds. ICRA 09. Nguyen, Viet et. al.: A Comparison of Line Extraction Algorithms using 2D Laser Rangefinder for Indoor Mobile Robotics. IROS Turk, Greg & Levoy, Marc: Zippered Polygon Meshes from Range Images. Linien- / Flächenfindung in Bildern der PMD-3D-Kamera 24 / 25
51 Nachträgliche Bemerkungen Der verwendete Algorithmus: führt eine lokale Suche durch; ist auf Performance ausgelegt; löst aber das Problem nicht (immer) zufriedenstellend. Andere Ansätze (z.b. globale Suchen): lösen das Problem mit besserem Ergebnis, wobei die Performance beachtet werden muss; sind ggf. auf bestimmte Aufgaben beschränkt. Der implementierte Code: liefert eine 2D-Repräsentation in Form eines 2D-Arrays mit Linien-/Flächen-IDs; erzeugt aus dieser 2D-Repräsentation eine 3D-Ansicht in OpenGL; liefert eine anpassbare / erweiterbare Suche. (Andere Gruppen müssen sich nicht mehr mit OpenGL auseinandersetzen)
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