Spatiotemporal oriented energies for spacetime stereo

This paper presents a novel approach to recovering tem-porally coherent estimates of 3D structure of a dynamic scene from a sequence of binocular stereo images. The approach is based on matching spatiotemporal orientation distributions between left and right temporal image streams, which encapsulates both local spatial and temporal struc-ture for disparity estimation. By capturing spatial and tem-poral structure in this unified fashion, both sources of in-formation combine to yield disparity estimates that are nat-urally temporal coherent, while helping to resolve matches that might be ambiguous when either source is considered alone. Further, by allowing subsets of the orientation mea-surements to support different disparity estimates, an ap-proach to recovering multilayer disparity from spacetime stereo is realized. The approach has been implemented with real-time performance on commodity GPUs. Empir-ical evaluation shows that the approach yields qualitatively and quantitatively superior disparity estimates in compari-son to various alternative approaches, including the ability to provide accurate multilayer estimates in the presence of (semi)transparent and specular surfaces. 1

Grouping Uncertain Oriented Projective Geometric Entities with Application to Automatic Building Reconstruction

The fully automatic reconstruction of 3d scenes from a set of 2d images has always been a key issue in photogrammetry and computer vision and has not been solved satisfactory so far. Most of the current approaches match features between the images based on radiometric cues followed by a reconstruction using the image geometry. The motivation for this work is the conjecture that in the presence of highly redundant data it should be possible to recover the scene structure by grouping together geometric primitives in a bottom-up manner. Oriented projective geometry will be used throughout this work, which allows to represent geometric primitives, such as points, lines and planes in 2d and 3d space as well as projective cameras, together with their uncertainty. The first major contribution of the work is the use of uncertain oriented projective geometry, rather than uncertain projective geometry, that enables the representation of more complex compound entities, such as line segments and polygons in 2d and 3d space as well as 2d edgels and 3d facets. Within the uncertain oriented projective framework a procedure is developed, which allows to test pairwise relations between the various uncertain oriented projective entities. Again, the novelty lies in the possibility to check relations between the novel compound entities. The second major contribution of the work is the development of a data structure, specifically designed to enable performing the tests between large numbers of entities in an efficient manner. Being able to efficiently test relations between the geometric entities, a framework for grouping those entities together is developed. Various different grouping methods are discussed. The third major contribution of this work is the development of a novel grouping method that by analyzing the entropy change incurred by incrementally adding observations into an estimation is able to balance efficiency against robustness in order to achieve better grouping results. Finally the applicability of the proposed representations, tests and grouping methods for the task of purely geometry based building reconstruction from oriented aerial images is demonstrated. It will be shown that in the presence of highly redundant datasets it is possible to achieve reasonable reconstruction results by grouping together geometric primitives.Gruppierung unsicherer orientierter projektiver geometrischer Elemente mit Anwendung in der automatischen Gebäuderekonstruktion Die vollautomatische Rekonstruktion von 3D Szenen aus einer Menge von 2D Bildern war immer ein Hauptanliegen in der Photogrammetrie und Computer Vision und wurde bisher noch nicht zufriedenstellend gelöst. Die meisten aktuellen Ansätze ordnen Merkmale zwischen den Bildern basierend auf radiometrischen Eigenschaften zu. Daran schließt sich dann eine Rekonstruktion auf der Basis der Bildgeometrie an. Die Motivation für diese Arbeit ist die These, dass es möglich sein sollte, die Struktur einer Szene durch Gruppierung geometrischer Primitive zu rekonstruieren, falls die Eingabedaten genügend redundant sind. Orientierte projektive Geometrie wird in dieser Arbeit zur Repräsentation geometrischer Primitive, wie Punkten, Linien und Ebenen in 2D und 3D sowie projektiver Kameras, zusammen mit ihrer Unsicherheit verwendet.Der erste Hauptbeitrag dieser Arbeit ist die Verwendung unsicherer orientierter projektiver Geometrie, anstatt von unsicherer projektiver Geometrie, welche die Repräsentation von komplexeren zusammengesetzten Objekten, wie Liniensegmenten und Polygonen in 2D und 3D sowie 2D Edgels und 3D Facetten, ermöglicht. Innerhalb dieser unsicheren orientierten projektiven Repräsentation wird ein Verfahren zum testen paarweiser Relationen zwischen den verschiedenen unsicheren orientierten projektiven geometrischen Elementen entwickelt. Dabei liegt die Neuheit wieder in der Möglichkeit, Relationen zwischen den neuen zusammengesetzten Elementen zu prüfen. Der zweite Hauptbeitrag dieser Arbeit ist die Entwicklung einer Datenstruktur, welche speziell auf die effiziente Prüfung von solchen Relationen zwischen vielen Elementen ausgelegt ist. Die Möglichkeit zur effizienten Prüfung von Relationen zwischen den geometrischen Elementen erlaubt nun die Entwicklung eines Systems zur Gruppierung dieser Elemente. Verschiedene Gruppierungsmethoden werden vorgestellt. Der dritte Hauptbeitrag dieser Arbeit ist die Entwicklung einer neuen Gruppierungsmethode, die durch die Analyse der änderung der Entropie beim Hinzufügen von Beobachtungen in die Schätzung Effizienz und Robustheit gegeneinander ausbalanciert und dadurch bessere Gruppierungsergebnisse erzielt. Zum Schluss wird die Anwendbarkeit der vorgeschlagenen Repräsentationen, Tests und Gruppierungsmethoden für die ausschließlich geometriebasierte Gebäuderekonstruktion aus orientierten Luftbildern demonstriert. Es wird gezeigt, dass unter der Annahme von hoch redundanten Datensätzen vernünftige Rekonstruktionsergebnisse durch Gruppierung von geometrischen Primitiven erzielbar sind