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3D-Rekonstruktion aus monokularen Bilderserien

  • 3D-Modelle werden heute in vielen Bereichen wie Multimedia Anwendungen, Robotik oder der Filmindustrie immer wichtiger. Besonders interessant ist dabei die Erstellung eines 3D-Modells aus einer monokularen Bilderserie, da die hierfür nötigen Kameras immer günstiger, kleiner und ausgereifter produziert werden. Geeignetere Kameras werden in immer mehr Geräten wie Smartphones, Tablet-PCs, Autos etc. verbaut, wodurch sich ein großes Potential für die Verwendung dieser Rekonstruktionstechnik ergibt. Als Grundlage dieser Arbeit dient eine mit einer kalibrierten Kamera aufgenommene Bilderserie. Aus dieser werden 2D-Punktkorrespondenzen, mit den verbreiteten SURF-Features oder den A-KAZE-Features gewonnen. Aufbauend auf den 2D-Punktkorrespondenzen kann aus diesen mit Hilfe verschiedener Algorithmen ein 3D-Modell in Form einer Punktwolke und Kameraposen rekonstruiert werden. Um Fehler in dem entstandenen Modell gering zu halten, wird insbesondere aufrnden Bündelausgleich zur Fehlerminimierung eingegangen. Anschließend wird dasrnneben dieser Arbeit entstandene Programm zur 3D-Rekonstuktion und Visualisierung des 3D-Modells erläutert. Das implementierte System wird anschließend anhand von Statistiken evaluiert und die hieraus gewonnenen Erkentnisse präsentiert. Abschließend werden die Ergebnisse dieser Arbeit zusammengefasst und einrnAusblick auf mögliche Weiterentwicklungen gegeben.
  • 3D-models are getting more important in many areas such as multimedia applications, robotics or film industries. Of particular interest is the creation of 3D-models from a series of monocular images. This is because the cameras that are required for this purpose are becoming cheaper, smaller and more sophisticated at the same time. Increasingly often, suitable cameras are already integrated in devices like smartphones, tablet PCs or cars for example. Hence, there is a great potential for applications of this reconstruction technique. This thesis is based on the use of a series of images that were taken with arncalibrated camera. The first step is to extract point correspondences from this image series making use of the well-known SURF- and A-KAZE-features. Starting from the point correspondences, it is possible to reconstruct a 3D-Modell with different algorithms that consists of a point cloud and camera poses. To reduce errors in the 3D-model, this thesis especially focuses on explaining the bundle adjustment algorithm, which is being used for a non-linear error minimization of a cost function. The thesis also introduces the application for the 3D-reconstruction and the visualization of the results, that was developed in the course of this thesis. The implemented system is evaluated based on statistics and the newly aquiredrnknowledge is presented. The thesis concludes with a summary of its results, and a number of ideas for potential future applications and developments.

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Metadaten
Author:Stephan Manthe
URN:urn:nbn:de:kola-8915
Referee:Dietrich Paulus, Frank Neuhaus
Document Type:Bachelor Thesis
Language:German
Date of completion:2014/12/01
Date of publication:2014/12/01
Publishing institution:Universität Koblenz-Landau, Campus Koblenz, Universitätsbibliothek
Granting institution:Universität Koblenz-Landau, Campus Koblenz, Fachbereich 4
Release Date:2014/12/01
Number of pages:78
Institutes:Fachbereich 4 / Institut für Computervisualistik
Dewey Decimal Classification:0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 00 Informatik, Wissen, Systeme / 004 Datenverarbeitung; Informatik
Licence (German):License LogoEs gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG