Simultane Tiefen- und Flussbestimmung pflanzlicher Oberflächen

Thema der vorliegenden Arbeit ist die stereobasierte 3D-Vermessung deformierbarer Objekte. Speziell wird der r¨aumliche Verlauf sowie die Verformung von pflanzlichen Oberfl¨achen bestimmt. Die Lage im Raum sowie das Bewegungsfeld der beobachteten Objekte werden simultan als Tiefe und optischer Fluss inMultikamera-Bildsequenzen gesch¨atzt. Dies ist durch einen Near-Baseline-Stereoansatz realisiert. ZeitlicheMehrkamerasequenzen werden als 4D-Datensatz interpretiert. Zur Berechnung der Tiefe kann ein lineares Modell aufgestellt werden. Die Kontinuit¨atsgleichung des optischen Flusses (BCCE) wird um Disparit¨atsterme erweitert. Eine Parametersch¨atzung mit einem differentiellen lokalen Total-Least-Squares-Verfahren, dem Strukturtensoransatz, liefert simultan Tiefen- und Flussinformation. Eine zus¨atzliche Erweiterung der BCCE erlaubt die gleichzeitige Sch¨atzung der Divergenz des Flussfeldes und damit der Tiefengeschwindigkeit. Genauigkeitsanalysen auf synthetischen und realen Sequenzen zeigen die f¨ur das Strukturtensorverfahren charakteristische hohe Rauschstabilit¨at und Genauigkeit. Als botanische Anwendung wird ein Verfahren zur Messung der lokalen relativen Oberfl¨achen¨anderung von sich bewegenden, gew¨olbten Pflanzenorganen aus der Gr¨oßen¨anderung von Teilfl¨achen entwickelt. Der zeitliche Verlauf dieser Wuchsratenmessungen zeigt einen deutlichen Tagesgang. Eine Beschr¨ankung auf die Auswertung statischer Multikamerasequenzen erlaubt die 3D-Vermessung der Kronend¨acher von B¨aumen als gegl¨attete Einh¨ullende. Um dies auch bei ausgedehnten Pflanzenbest¨anden zu erm¨oglichen, wird ein Verfahren entwickelt, das biangular rotierte 3D-Teilrekonstruktionen fusioniert. Als Anwendung erfolgt eine hochaufgel¨oste Rekonstruktion des Verlaufs des Regenwaldkronendaches im Biosphere 2 Center, Arizona

QUANTITATIVE ELASTICITY IMAGING AND SOFT TISSUE CHARACTERIZATION USING TAGGED MAGNETIC RESONANCE IMAGING

Ph.DDOCTOR OF PHILOSOPH

Optimal Brightness Functions For Optical Flow Estimation Of Deformable Motion

Estimation accuracy of Horn and Schunck's classical optical flow algorithm depends on many factors including the brightness pattern of the measured images. Since some applications can select brightness functions with which to "paint" the object, it is desirable to know what patterns will lead to the best motion estimates. In this paper we present a method for determining this pattern a priori using mild assumptions about the velocity field and imaging process. Our method is based on formulating Horn and Schunck's algorithm as a linear smoother and rigorously deriving an expression for the corresponding error covariance function. We then specify a scalar performance measure and develop an approach to select an optimal brightness function which minimizes this performance measure from within a parametrized class. Conditions for existence of an optimal brightness function are also given. The resulting optimal performance is demonstrated using simulations, and a discussion of these results ..

Recent Advances in Signal Processing

The signal processing task is a very critical issue in the majority of new technological inventions and challenges in a variety of applications in both science and engineering fields. Classical signal processing techniques have largely worked with mathematical models that are linear, local, stationary, and Gaussian. They have always favored closed-form tractability over real-world accuracy. These constraints were imposed by the lack of powerful computing tools. During the last few decades, signal processing theories, developments, and applications have matured rapidly and now include tools from many areas of mathematics, computer science, physics, and engineering. This book is targeted primarily toward both students and researchers who want to be exposed to a wide variety of signal processing techniques and algorithms. It includes 27 chapters that can be categorized into five different areas depending on the application at hand. These five categories are ordered to address image processing, speech processing, communication systems, time-series analysis, and educational packages respectively. The book has the advantage of providing a collection of applications that are completely independent and self-contained; thus, the interested reader can choose any chapter and skip to another without losing continuity