A lot of work has been done in the area of machine stereo vision, but a severe drawback of today's algorithms is that they either achieve high accuracy and robustness by sacrificing real-time speed or they are real-time capable but with major deficiencies in quality. In order to tackle this problem this thesis presents two new methods which exhibit a very good balance between computational effort and depth accuracy.
First, the summed normalized cross-correlation is proposed which constitutes a new cost function for block-matching stereo processing. In contrast to most standard cost functions it hardly suffers from the fattening effect while being computationally very efficient. Second, the direct surface fitting, a new algorithm for fitting parametric surface models to stereo images, is introduced. This algorithm is inspired by the homography-constrained gradient descent methods but in contrast to these allows also for the estimation of non-planar surfaces. Experimental evaluations demonstrate that both newly introduced algorithms are competitive to state-of-the-art in terms of accuracy while having a much lower computational time.Die visuelle Wahrnehmung des Menschen wird in hohem Maße vom
stereoskopischenSehen beeinflusst. Die dreidimensionale Wahrnehmung
entsteht dabei durch dieleicht unterschiedlichen Blickwinkel der beiden
Augen. Es ist eine nahe liegendeAnnahmen, dass maschinelle Sehsysteme
ebenfalls von einem vergleichbaren Sinnprofitieren können. Obwohl es
bereits zahlreiche Arbeiten auf dem Gebiet desmaschinellen stereoskopischen
Sehen gibt, erfüllen die heutigen Algorithmenentweder nicht die
Anforderungen für eine effiziente Berechnung oder aber siehaben nur eine
geringe Genauigkeit und Robustheit.
Das Ziel dieser Doktorarbeit ist die Entwicklung von echtzeit-
undrealweltfähigen stereoskopischen Algorithmen. Insbesondere soll die
Berechnungder Algorithmen leichtgewichtig genug sein, um auf mobilen
Plattformeneingesetzt werden zu können. Dazu werden im Rahmen dieser
Arbeit zwei neueMethoden vorgestellt, welche sich durch eine gute Balance
zwischenGeschwindigkeit und Genauigkeit auszeichnen.
Als erstes wird die "Summed Normalized Cross-Correlation" (SNCC)
vorgestellt,eine neue Kostenfunktion für blockvergleichende,
stereoskopischeTiefenschätzung. Im Unterschied zu den meisten anderen
Kostenfunktionen ist SNCCnicht anfällig für den qualitätsmindernden
"Fattening"-Effekt, kann abertrotzdem sehr effizient berechnet werden. Die
Auswertung der Genauigkeit aufStandard Benchmark-Tests zeigt, dass mit SNCC
die Genauigkeit von lokaler,blockvergleichsbasierter, stereoskopischer
Berechnung nahe an die Genauigkeitvon global optimierenden Methoden
basierend auf "Graph Cut" oder "BeliefPropagation" heran kommt.
Die zweite vorgestellte Methode ist das "Direct Surface Fitting", ein
neuerAlgorithmus zum Schätzen parametrischer Oberflächenmodelle an Hand
vonStereobildern. Dieser Algorithmus ist inspiriert vom
Homographie-beschränktenGradientenabstieg, welcher häufig dazu benutzt
wird um die Lage von planarenOberflächen im Raum zu Schätzen. Durch die
Ersetzung des Gradientenabstiegs mitder direkten Suchmethodik von Hooke und
Jeeves wird die planare Schätzung aufbeliebige parametrische
Oberflächenmodelle und beliebige Kostenfunktionenerweitert. Ein Vergleich
auf Standard Benchmark-Tests zeigt, dass "DirectSurface Fitting" eine
vergleichbare Genauigkeit wie Methoden aus dem Stand derTechnik hat, im
Gegensatz zu diesen aber höhere Robustheit in anspruchsvollenSituationen
besitzt.
Um die Realwelttauglichkeit und Effizienz der vorgestellten Methoden
zuuntermauern wurden diese in ein Automobil- und in ein
Robotersystemintegriert. Die mit diesen mobilen Systemen durchgeführten
Experimentedemonstrieren die hohe Robustheit und Stabilität der
eingeführten Methoden