Grafische Datenverarbeitung at Hochschule Furtwangen

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Was bedeutet Kamera Kalibrierung?

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Was sind extrinsische Parameter?

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Warum braucht man Kamerakalibrierung?

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Gegeben ist die Struktur eines AR-Programms. Welche Ecken Detectoren kennen SIe?

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Beschreiben Sie den Algorithmus (high-level) für die Stereo Rekonstruktion.

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Beschreiben Sie den Korrespondenzalgorithmus für das Stereo-Setup.


Basic

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Beschreiben Sie den Korrespondenzalgorithmus für das Stereo-Setup.


Was sind die Herausforderungen?

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Beschreiben Sie den Korrespondenzalgorithmus für das Stereo-Setup.


Welche globalen Bedingungen kann man in einen Algorithmus einbauen, um robustere Ergebnisse zu bekommen?

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Was bedeutet Disparität?

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Was bedeutet "depth from disparity"?

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Erklären Sie das Prinzip von RANSAC (Random Sample Consensus)

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Beschreiben Sie die Vektor-Lösung für die Triangulation der 3D-Punkte.

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Grafische Datenverarbeitung

Was bedeutet Kamera Kalibrierung?

Die Bestimmung einer Reihe von Parametern, die die Abbildung der Kamera beschreiben.


2 Aufgaben des Algorithmus zur Kamerakalibrierung: 

 - Berechnen der Matrix P mit den übereinstimmenden Punkten

 - Zerlegung von P in: K, R und t mithilfe der QR-Zerlegung


Grafische Datenverarbeitung

Was sind extrinsische Parameter?

Definition: Wiederherstellung vom Zusammenhang zwischen dem Welt- und dem Kamerakoordinatensystem


Beschreiben die äußere Ausrichtung der Kamera: 

- relative Rotation und Translation zum Weltkoordinatensystem

Grafische Datenverarbeitung

Warum braucht man Kamerakalibrierung?

Abbildung von Objekten der realen Welt auf den Bildsensor funktioniert nie perfekt. 

Es kommt zu Verzerrungen (Abbildungsfehler, perspektivische Fehler), welche durch die Kamerakalibrierung korrigiert bzw. minimiert werden sollen. 

Dafür benutzt man Kalibirierungskörper.


(Fehler können meist nicht vom menschlichen Auge wahrgenommen werden, sind aber wichtig bei der präzisen Bildverarbeitungsanwendung)

Grafische Datenverarbeitung

Gegeben ist die Struktur eines AR-Programms. Welche Ecken Detectoren kennen SIe?

AR Programm (Koordinaten des Markers sind bekannt):

1. Korrespondenzen berechnen (2D und AR Tag)

2. Kameraposition P mit Orientation und Translation schätzen (extrinsische Parameter)

3. 3D Objekt mit Projektionsmatrix P auf die Bildfläche projizieren



Harris Corner Detector:

 - Berechnet die Eckengewichtung und selektiert Punkte mit großer Gewichtung (R > Threshold)

 - Mathematische Funktion sucht im Fensterausschnitt nach Veränderungen in der Intensität 

 - Rotationsunabhängig

 - Skalierungsabhängig (deshalb arbeitet man mit verschiedenen    Radien)

 


Flat: in keiner Richtung eine Änderung

Kante: Entlang der Kante keine Änderung

Ecke: Änderungen in alle Richtungen


Grafische Datenverarbeitung

Beschreiben Sie den Algorithmus (high-level) für die Stereo Rekonstruktion.

Definition: 3D Form aus 2 oder mehr Bildern konstruieren.


Basisprinzip: Triangulation von Korrespondenzen (Bildpunkten)

 - im nach hinten projizierten Punkt schneiden sich die Linien von den beiden Punkten aus dem Bildern zu dem projizierten Punkt


Algorithmus:

 1. Für jeden Punkt im ersten Bild den Korrespondenzpunkt im zweiten Bild finden (Such-Problem)

 2. Für jedes Punktepaar den 3D Punkt per Triangulation finden (Schätz-Problem)

Grafische Datenverarbeitung

Beschreiben Sie den Korrespondenzalgorithmus für das Stereo-Setup.


Basic

Algorithmus Typen:

- Dense: Berechnung der Korrespondenzen bei jedem Pixel

    -> Top down: 

             1. Gruppenmodell wird unabhängig in jedem Bild gesucht

             2. Punkte werden zwischen den Bildern angepasst

- Sparse: Berechne Korrespondenzen nur für Features

    -> Bottom up

             1. Epipolare Geometrie reduziert die Korrespondenzsuche               von 2D zu 1D auf epipolaren Linien 

             2. Wählt man in Bild 1 einen Punkt, so liegt dieser auf der               Epipolarlinie des 2ten Bildes


Die Epipoloarlinie im 2ten Bild entspricht dem Ray zum Punkt x des ersten Bildes

Grafische Datenverarbeitung

Beschreiben Sie den Korrespondenzalgorithmus für das Stereo-Setup.


Was sind die Herausforderungen?

- Mehrdeutigkeit von Merkmalen 

   > Identische Identitäts- und Farbwerte

- Wiederkehrende Texturen

- Reflektierende Oberflächen

- Texturlose Oberflächen 

- Verdeckung (wegen Perspektivenwechsel)

Grafische Datenverarbeitung

Beschreiben Sie den Korrespondenzalgorithmus für das Stereo-Setup.


Welche globalen Bedingungen kann man in einen Algorithmus einbauen, um robustere Ergebnisse zu bekommen?

Einzigartigkeit:

 - Für jeden Punkt im Bild sollte mindestens ein passender Punkt im anderen Bild sein

- Korrespondenzen werden geschätzt und die passenden werden behalten


Anordnung:

 - Korrespondierende Punkte sollten aus beiden Sichtwinkeln immer in der gleichen Reihenfolge sein (funktioniert nicht immer)


Glätten von ungleichen Feldern


Grafische Datenverarbeitung

Was bedeutet Disparität?

Beschreibt in der Stereografie den Unterschied/Differenz/Abstand, welchen gleiche Bildelemente auf beiden Teilbildern zueinander haben.

Grafische Datenverarbeitung

Was bedeutet "depth from disparity"?

Depth from disparity beschreibt das Verhältnis, welches die Tiefe und die Disparität (Bildbewegung) zueinander haben.


Die Disparität (Bildbewegung) ist entgegengesetzt Proportional zu der Tiefe Z und vice versa.


Je mehr Bewegung ich habe, umso näher muss ein Objekt sein.

Objekte die weiter weg sind, haben bei einer Kamerafahrt wenig Bildbewegung.

(Beispiel: Berge und Menschen vor der Kamera)

Grafische Datenverarbeitung

Erklären Sie das Prinzip von RANSAC (Random Sample Consensus)

Wird benutzt um mit Outliers klarzukommen.

1. Man wählt eine zufällige Gruppe von Treffern aus

2. Berechnet die Transformation der Gruppe (Homographie)

3. Inlier zu dieser Transformation finden 

4. Ausreichend große Inliner Anzahl -> Neuberechnung der Schätzung kleinster Quadrate der Transformation auf alle Inliers


Am Ende wird die Transformation mit den meisten Inliers behalten.

Grafische Datenverarbeitung

Beschreiben Sie die Vektor-Lösung für die Triangulation der 3D-Punkte.

Theorie: Findet man in 2 oder mehr Bildern korrespondierende Punkte, so bedeutet dies, das diese ein Projektion eines 3D Punktes sind. 

Die Linien, erzeugt von den jeweiligen Bildpunkten, müssen dabei den 3D Punkt schneiden.


Praxis: Die Koordinaten der Bildpunkte können nicht immer perfekt akkurat sein -> Insbesondere Störungen (Rauschen, Linsenverzerrungen) führen dazu, dass die Linien, erzeugt durch die Bildpunkte, nicht den eigentlichen 3D Punkt schneiden.


Lösung: Berechnung des Mittelpunktes der kürzesten Linie (Vektors) zwischen den beiden Rays. Dieser Punkt wird dann als 3D Punkt genommen.

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