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3D Rekonstruktion aus Tiefen- und Stereo-Bildern für Augmented Reality Anwendungen - Antoine Mischler

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3D Rekonstruktion aus Tiefen- und Stereo-Bildern für Augmented Reality Anwendungen - Antoine Mischler

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In dieser Diplomarbeit stellen wir ein neuartiges System vor, welches Augmented Reality Anwendungen ermöglicht, bei denen Tiefeninformation in Echtzeit benötigt wird. Dieses System verwendet zur Erfassung der Tiefendaten einerseits eine Time-Of-Flight (TOF) Kamera mit einem "`Photonic Mixing Device"' Sensor und andererseits ein Stereopaar zweier herkömmlicher Kameras. Die Daten beider Kamerasysteme werden in Echtzeit zusammengefügt. Das System produziert Tiefenkarten, die zuverlässiger und präziser sind als jene der einzelnen Sensorsysteme. Die TOF-Tiefenwerte werden untersucht, um eine Zuverlässigkeitsabbildung zu bestimmen, die dann mehrfach verwendet wird. Zum einen wird der Stereo Algorithmus mit Hilfe dieser Abbildung und den TOF Tiefenwerten sowohl initialisiert als auch lokal präzisiert. Des Weiteren werden die Bilder auf Basis der Zuverlässigkeit und der Farbinformation segmentiert. Dadurch wird das Bild in Bereiche kontinuierlicher Tiefe eingeteilt. Diese Segmentierung ermöglicht eine Anpassung des Korrelationsfensters innerhalb der Stereo-Berechnung an die realen Objekte der Szene. Der erste Schritt vermeidet unnötige Berechnungen und macht die Disparitäten eindeutig. Der zweite Schritt verbessert die Qualität der Stereo-Tiefenwerte am Rand von Objekten. Unser Algorithmus berechnet zuverlässig präzise Tiefenkarten in Echtzeit, die wir in Augmented Reality Anwendungen nutzen. Wir zeigen, dass Augmented Reality Anwendungen mit Hilfe dieser Daten exakte visuelle Verdeckungen behandeln können, sowie Kollisionen zwischen virtuellen Objekten und der realen Welt ermitteln können.

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