Automatische Generierung von 3D-Modellen mittels Sequenzen hochauflösender Bildtripel (2011)

Die Rekonstruktion einer räumlichen Szene aus Bildern kann automatisch erfolgen, wenn Kameraposition und -orientierung sowie korrespondierende Bildpunkte ohne Eingreifen berechnet werden können. Da die Aufnahme einer Szene in der Regel zügig erledigt ist und daraus viele Daten entstehen, ist es wichtig, dass diese Daten automatisch ausgewertet werden können, um eine genaue 3D-Rekonstruktion für die weitere Verarbeitung ohne Aufwand zu ermöglichen. Durch die vielen möglichen Schwierigkeiten bei der Aufnahme muss das System besonders robust und fehlertolerant sein, um vielseitig eingesetzt werden zu können. Da bei einem Bildpaar prinzipiell nur die gleichzeitig sichtbaren Objekte rekonstruiert werden können, müssen für eine vollständige Rekonstruktion mehrere Rekonstruktionen aus verschiedenen Ansichten zusammengefügt werden. Dies ist nur möglich, wenn die Kamerapositionen aller Ansichten bekannt sind. Für eine genaue Rekonstruktion müssen sehr viele Bilder verarbeitet werden können, um auch geometrisch anspruchsvolle Objekte mit vielen Verdeckungen und großen Dimensionen rekonstruieren zu können. Diese Arbeit erweitert und passt aktuelle Forschungsergebnisse der Themenbereiche Merkmalsextraktion, relative Orientierung, Rektifizierung und Korrespondenzanalyse aneinander an, um ein aufeinander abgestimmtes System zu integrieren. Dabei werden sowohl Videodaten für eine einfache Verfolgung der Szeneninhalte als auch Stereobildaufnahmen von verschiedenen Videokameras mit einem geeigneten Kamerabstand für eine genaue Triangulation verwendet, wobei sich die jeweiligen Vorteile der Rekonstruktionstechniken ergänzen. Das vorgestellte System verwendet dabei drei synchronisierte Videoströme von drei Kameras, die auf einem Rahmen zueinander fest montiert sind. Als Voraussetzung müssen die intrinsische Kalibrierung und radiale Verzeichnung der Kameralinsen bekannt sowie die Synchronität der drei Videoströme gewährleistet sein. Die Grundvoraussetzung für eine genaue Rekonstruktion ist eine stabile und akkurate Zuordnung von Punktmerkmalen. Dazu werden vorhandene Interestoperatoren und Merkmalsdeskriptoren so kombiniert und die Subpixelbestimmung so verfeinert, dass die daraus resultierenden Merkmale gut für die Auswertung von Videos geeignet sind. Für die Zuordnung dieser Merkmale wird eine neue Technik vorgestellt, anhand derer aus den Beziehungen der drei Kameras zueinander und drei aufeinander folgenden Bildern Bedingungen abgeleitet werden können, um nahezu sämtliche Fehlzuordnungen herauszufiltern. Ein weiterer Vorteil ist die gleichzeitige Zuordnung der Merkmale sowohl im zeitlichen Verlauf eines Videostroms als auch zwischen den Bildern der drei Kameras. Dadurch entstehen räumliche/zeitliche Zuordnungen und es können hilfreiche Bedingungen eingeführt werden, die durch die feste Anordnung der Kameras auf dem Rahmen entstehen. Ferner ist es möglich, in gewissen Grenzen die Position von Punktmerkmalen vorherzusagen und verlorene oder verdeckte Korrespondenzen zu reparieren oder wiederzufinden. Die Rekonstruktion des Kamerapfades mittels Bildkorrespondenzen und relativer Orientierung wurde auf das vorhandene System erweitert. Wegen der räumlich/zeitlichen Korrespondenzen können die Mehrdeutigkeiten in der Pfadbestimmung reduziert werden. Gleichzeitig wird die Bestimmung eines globalen Maßstabs durch den Rahmen vereinfacht und es kann gezeigt werden, dass der Maßstabsfehler auch nach vielen Bildern nicht zunimmt. Für eine dichte Zuordnung der Bildpunkte wird vor der Korrespondenzsuche häufig eine Bildrektifizierung eingefügt, die im Stereobildfall die Bildzeilen so anordnet, dass sie mit den Epipolarlinien korrespondieren. In dieser Arbeit wird ein lineares Verfahren vorgestellt, anhand dessen drei Bilder rektifiziert werden können, so dass die Bildzeilen und -spalten eines Referenzbildes jeweils mit den Epipolargraden von einem der zwei anderen Bilder korrespondieren. Diese Vorverarbeitung ermöglicht es, die drei Bilder bei der Korrespondenzsuche so zu untersuchen, dass im Vergleich zur Zweibildanalyse kaum Mehraufwand entsteht. Diese Rektifizierung bildet die Basis für eine automatische und dichte Zuordnung von Bildpunkten hochauflösender Bilder. Es werden in dieser Arbeit Erweiterungen für ein robustes Zuordnungsverfahren vorgestellt, um in drei Bildern gleichzeitig Korrespondenzen zu finden und über den Aufbau von Bildpyramiden die Zuordnungsqualität zu verbessern. Des weiteren wird ein Verfahren zur Subpixelbestimmung beschrieben, um Informationen, die aus den Aliaseffekten des Bildrasters entstehen, so genau wie möglich zu integrieren. Die Funktion des Systems wird an realen Daten demonstriert und die Genauigkeit der Ergebnisse mit etablierten Messmethoden bestätigt. Es kann gezeigt werden, dass auch große Objekte mit sehr hoher Genauigkeit rekonstruiert werden können und dabei auf externe Sensorik wie Beschleunigungsmesser, Gyroskope und GPS-Empfänger verzichtet werden kann.