Extraction of Unfoliaged Trees from Terrestrial Image Sequences

This thesis presents a generative statistical approach for the fully automatic three-dimensional (3D) extraction and reconstruction of unfoliaged deciduous trees from wide-baseline image sequences. Tree models improve the realism of 3D Geoinformation systems (GIS) by adding a natural touch. Unfoliaged trees are, however, difficult to reconstruct from images due to partially weak contrast, background clutter, occlusions, and particularly the possibly varying order of branches in images from different viewpoints. The proposed approach combines generative modeling by L-systems and statistical maximum a posteriori (MAP) estimation for the extraction of the 3D branching structure of trees. Background estimation is conducted by means of mathematical (gray scale) morphology as basis for generative modeling. A Gaussian likelihood function based on intensity differences is employed to evaluate the hypotheses. A mechanism has been devised to control the sampling sequence of multiple parameters in the Markov Chain considering their characteristics and the performance in the previous step. A tree is classified into three typical branching types after the extraction of the first level of branches and more specific Production Rules of L-systems are used accordingly. Generic prior distributions for parameters are refined based on already extracted branches in a Bayesian framework and integrated into the MAP estimation. By these means most of the branching structure besides tiny twigs can be reconstructed. Results are presented in the form of VRML (Virtual Reality Modeling Language) models demonstrating the potential of the approach as well as its current shortcomings.Diese Dissertationsschrift stellt einen generativen statistischen Ansatz für die vollautomatische drei-dimensionale (3D) Extraktion und Rekonstruktion unbelaubter Laubbäume aus Bildsequenzen mit großer Basis vor. Modelle für Bäume verbessern den Realismus von 3D Geoinformationssystemen (GIS), indem sie Letzteren eine natürliche Note geben. Wegen z.T. schwachem Kontrast, Störobjekten im Hintergrund, Verdeckungen und insbesondere der möglicherweise unterschiedlichen Ordnung der Äste in Bildern von verschiedenen Blickpunkten sind unbelaubte Bäume aber schwierig zu rekonstruieren. Der vorliegende Ansatz kombiniert generative Modellierung mittels L-Systemen und statistische Maximum A Posteriori (MAP) Schätzung für die Extraktion der 3D Verzweigungsstruktur von Bäumen. Hintergrund-Schätzung wird auf Grundlage von mathematischer (Grauwert) Morphologie als Basis für die generative Modellierung durchgeführt. Für die Bewertung der Hypothesen wird eine Gaußsche Likelihood-Funktion basierend auf Intensitätsunterschieden benutzt. Es wurde ein Mechanismus entworfen, der die Reihenfolge der Verwendung mehrerer Parameter für die Markoff-Kette basierend auf deren Charakteristik und Performance im letzten Schritt kontrolliert. Ein Baum wird nach der Extraktion der ersten Stufe von Ästen in drei typische Verzweigungstypen klassifiziert und es werden entsprechend Produktionsregeln von spezifischen L-Systemen verwendet. Basierend auf bereits extrahierten Ästen werden generische Prior-Verteilungen für die Parameter in einem Bayes’schen Rahmen verfeinert und in die MAP Schätzung integriert. Damit kann ein großer Teil der Verzweigungsstruktur außer kleinen Ästen extrahiert werden. Die Ergebnisse werden als VRML (Virtual Reality Modeling Language) Modelle dargestellt. Sie zeigen das Potenzial aber auch die noch vorhandenen Defizite des Ansatzes

Generalization of three-dimensional building data on basis of scale-spaces

Dreidimensionale (3D) Gebäudemodelle verlangen je nach Anwendung oder Blickpunkt nach unterschiedlicher Detaildichte, d.h. unterschiedlichen Maßstäben. Damit nicht jedes unterschiedlich detaillierte Modell aus grundlegenden Daten, wie z.B. Stereoluftbildern, erfasst werden muss, werden Methoden benötigt, mit denen aus einem detailreichen Modell weniger detaillierte Modelle abgeleitet werden können, d.h. mit denen das Modell generalisiert werden kann. Diese Arbeit stellt einen neuen Ansatz zur automatischen Modellgeneralisierung von 3D Gebäudedaten auf der Basis der formal mathematisch definierten Maßstabsraumtheorie vor

Local Appropriate Scale in Morphological Scale-Space

This paper presents a novel approach to selecting appropriate scales for region detection prior to feature localization. We develop and formalize a number of requirements that should be fulfilled by such an appropriate scale operator and show by theoretical considerations and experiments that a morphological opening-closing scale-space meets these requirements better than Gaussian scale-space. As a prerequisite for appropriate scale measurements we generalize morphological decomposition methods and introduce a morphological band-pass filter. It decomposes an image into structures of different size and different curvature polarity ("light and dark blobs"). It may thus be seen as a morphological analogy to the important Laplacian of Gaussian operator. The local appropriate scale is than defined as the scale that maximizes the response of the band-pass filter at each point. This operator has a number of interesting properties. Most notably it gives constant scale values in a..