Untersuchungen zum bildbasierten markerlosen Kameratracking aus Stereovideosequenzen für den Einsatz in der virtuellen Fernsehproduktion Die vorliegende Dissertation beschäftigt sich mit der Einsatzmöglichkeit bildbasierter Kameratrackingalgorithmen im Anwendungsbereich der stereoskopischen virtuellen Fernsehproduktion. Die technologische Weiterentwicklung hinsichtlich der im Broadcastbereich verwendeten Kameratechnik der Algorithmen der Bildverarbeitung und nicht zuletzt der Rechnertechnik ermöglichen heutzutage die Umsetzung bildbasierter Trackingsysteme mit hoher Präzision. In Abgrenzung zu existierenden Trackinglösungen kommt der vorgeschlagene Ansatzohne spezielle Stative und ohne die Installation externer Muster Emitter und Sensorenaus. Dadurch wird eine schnelle unkomplizierte ortsunabhängige Inbetriebnahme ermöglicht so dass die Durchführung virtueller Produktionen nicht mehr an speziell dafür konzipierte Studios gebunden ist sondern sich die virtuelle Technologie flexibel den Bedürfnissen der Produktionsumgebung anpasst. Ein solches vollständig funktionsfähiges stereoskopisches Trackingsystem wird konzipiert umgesetzt und evaluiert. Damit leistet die vorliegende Arbeit einen Beitrag zur Einschätzung bildbasierter Trackingalgorithmen hinsichtlich ihrer Möglichkeiten und Grenzen innerhalb der stereoskopischen virtuellenFernsehproduktion. Ausgehend von einer gesamtheitlichen Betrachtung der Anforderungen an das Kameratracking innerhalb der Fernsehproduktionskette wird durch Analyse der Ursachen und Auswirkungen von Trackingfehlern ein vergleichbares Maß zur Quantifizierung des Trackingfehlers entwickelt durch das die aussagekräftige Evaluation von bildbasierten Trackingsystemen ermöglicht wird. In Anknüpfung an diese Spezifikationen wird ein vollständiger praxisorientierter Workflow definiert und umgesetzt. Ausgehend von einer umfassenden Systemdefinition wird der Vorgang der Kamerakalibrierung erläutert und die Integration in den Produktionsworkflow beschrieben. Entwurf und Implementierung desTrackingframeworks MaSterBiT orientieren sich an bestehenden Ansätzen im Kontext von Structure from Motion um auf Basis spärlicher Merkmalskorrespondenzanalyse die Struktur und Bewegungsparameter innerhalb der stereoskopischen Videosequenzen zuverlässig zu bestimmen. Um den Trackingfehler so gering wie möglich zu halten werden umfassende Methoden zur Ausreißereliminierung sowie zur robusten und globalen Schätzung konzipiert und umgesetzt. Der soweit vorgestellte statische Ansatz wird um eine Methode zum Tracking innerhalb dynamischer Szenen erweitert und anschließend wird die Arbeitsweise des Systems im realen Produktionsumfeld demonstriert. Zur Bewertung der Genauigkeit der Implementierung werden synthetische und reale Ground Truth Datensätze erstellt anhand derer das System unter Anwendung des entworfenen Fehlermaßes evaluiert wird. Diese belegt die Funktionsfähigkeit der entworfenen Methoden innerhalb der spezifizierten Grenzen im Rahmen der virtuellen Fernsehproduktion.