Visión por computador e informática gráfica : Realidad virtual, realidad aumentada e interfaces avanzadas

La línea de investigación y desarrollo presentada consiste en estudiar, desarrollar y evaluar métodos y algoritmos de sistemas de visión por computador así como también de informática gráfica. Los principales temas abordados son reconstrucción 3D, realidad virtual, realidad aumentada e interfaces basadas en visión. Uno de los principales objetivos abordados es el fortalecimiento de la investigación mediante el trabajo intergrupal entre diferentes instituciones, tanto nacionales (Universidad Nacional de La Plata, la Universidad Nacional del Sur y la Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires), como extranjeras (Universidad de las Islas Baleares). Para posibilitar la formación de recursos humanos se realizó la definición y puesta en marcha de una carrera de posgrado enfocada a Tratamiento de Señales e Imágenes, Visión por Computador, Informática Gráfica, Realidad Virtual y Aumentada, con la participación de docentes-investigadores de las instituciones mencionadas, acreditada por el Consejo Superior de la UNLP y actualmente en vías de acreditación por la CONEAU.Eje: Computación Gráfica, Imágenes y VisualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Aktive daten- und modellbasierte Sensorpositionierung zur 3-D Vermessung

Im Bereich der dreidimensionalen Objektrekonstruktion und -inspektion ist die Ansichtenplanung eines der zentralen Probleme. Es erlaubt die Bestimmung geeigneter Sensorparameter, um ein Messobjekt hochgenau und vollständig mit wenigen Ansichten zu erfassen. Dadurch können kürzere Ansichtenpläne erstellt werden, welche zu genaueren und vollständigeren Rekonstruktionen führen. Traditionelle Verfahren zur Ansichtenplanung, der Bestimmung der besten nächsten Ansicht (Next Best View, NBV) streben entweder nach der Maximierung der Vollständigkeit oder der Minimierung der Unsicherheit. Im Gegensatz dazu erlaubt die in dieser Arbeit vorgestellte modellbasierte Mehrschrittplanung, unter Berücksichtigung des zum größten Eigenwert der geschätzten Messunsicherheit gehörenden Eigenvektors (sog. erweitertes E-Kriterium), die gemeinsame Optimierung von Vollständigkeit und Genauigkeit. Dazu muss der verwendete Sensor genau modelliert und seine charakteristische Messunsicherheit experimentell bestimmt werden. Der gezeigte Ansatz ist sowohl in der daten- als auch der modellgetriebenen Ansichtenplanung anwendbar. Die Planungsmethode erzielt auch bei komplexen Messobjekten gute Ergebnisse. Die vorliegende Arbeit setzt den Planungsansatz in einen der Messdatenaufnahme vorangestelltem Berechnungsschritt für einen streifenprojektionsbasierten 3-D-Scanner um, veri?ziert die Vorteile durch Experimente und vergleicht die erzielten Ergebnisse mit menschlichen Bedienern und einem aktuellen Ansatz aus der Literatur. Dazu wird eine umfangreiche Bewertungsmethodik entwickelt. Diese umfasst neben einem komplexen Testobjekt für die Ansichtenplanung auch die detaillierte Bewertung der Messergebnisse hinsichtlich der benötigten Ansichtenanzahl, erzielten Vollständigkeit und Genauigkeit. Die vorgestellten Methoden werden zusätzlich zum Testobjekt auch mit verschiedenen, repräsentativen Messobjekten für die 3-D Rekonstruktion und Inspektion getestet

Purposive three-dimensional reconstruction by means of a controlled environment

Retrieving 3D data using imaging devices is a relevant task for many applications in medical imaging, surveillance, industrial quality control, and others. As soon as we gain procedural control over parameters of the imaging device, we encounter the necessity of well-defined reconstruction goals and we need methods to achieve them. Hence, we enter next-best-view planning. In this work, we present a formalization of the abstract view planning problem and deal with different planning aspects, whereat we focus on using an intensity camera without active illumination. As one aspect of view planning, employing a controlled environment also provides the planning and reconstruction methods with additional information. We incorporate the additional knowledge of camera parameters into the Kanade-Lucas-Tomasi method used for feature tracking. The resulting Guided KLT tracking method benefits from a constrained optimization space and yields improved accuracy while regarding the uncertainty of the additional input. Serving other planning tasks dealing with known objects, we propose a method for coarse registration of 3D surface triangulations. By the means of exact surface moments of surface triangulations we establish invariant surface descriptors based on moment invariants. These descriptors allow to tackle tasks of surface registration, classification, retrieval, and clustering, which are also relevant to view planning. In the main part of this work, we present a modular, online approach to view planning for 3D reconstruction. Based on the outcome of the Guided KLT tracking, we design a planning module for accuracy optimization with respect to an extended E-criterion. Further planning modules endow non-discrete surface estimation and visibility analysis. The modular nature of the proposed planning system allows to address a wide range of specific instances of view planning. The theoretical findings in this work are underlined by experiments evaluating the relevant terms

View Planning for 3D Reconstruction using Time-of-Flight Camera Data

Solving the next best view (NBV) problem is an important task for automated 3D reconstruction. An NBV algorithm provides sensor positions, from which maximal information gain about the measurement object during the next scan can be expected. With no or limited information available during the first views, automatic data driven view planning performs suboptimal. In order to overcome these inefficiencies during startup phase, we examined the use of time-of-flight (TOF) camera data to improve view planning. The additional low resolution 3D information, gathered during sensor movement, allows to plan even the first scans customized to previously unknown objects. Measurement examples using a robot mounted fringe projection stereo 3D scanner with a TOF camera are presented

View planning for 3D reconstruction using time-of-flight camera data as a-priori information

Solving the next best view (NBV) problem is an important task for automated 3D reconstruction. An NBV algorithm provides sensor positions, from which maximal information gain about the measurement object during the next scan can be expected. With no or limited information available during the first views, automatic data driven view planning performs suboptimal. In order to overcome these inefficiencies during startup phase, we examined the use of time-of-flight (TOF) camera data to improve view planning. The additional low resolution 3D information, gathered during sensor movement, allows to plan even the first scans customized to previously unknown objects. Measurement examples using a robot mounted fringe projection stereo 3D scanner with a TOF camera are presented