Bestimmung von Bewegung und Tiefenkarten aus raumzeitkodierten Videos

• Antragstellerin: Professorin Dr.-Ing. Anita Sellent
• Fachliche Zuordnung: Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing
• Förderung: Förderung von 2011 bis 2014
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 207123795

Ziel des Projektes ist die Bestimmung von Bewegung und kohärenten Tiefenkarten aus einem einzigen blendenkodiertem Video. Bewegungs- und Tiefenschätzung ist ein wichtiger Teil bei der Navigation von Robotern und Fahrassistenzsystemen. Autonome Fahrzeuge benötigen Informationen über ihre 3D Umgebung, um die Richtung und Geschwindigkeit ihrer Bewegung bestimmen zu können. Eine Videokamera ist dabei eine kostengünstige Möglichkeit, Informationen über die Umwelt zu erhalten. Allerdings ist Bewegungs- und Tiefenbestimmung aus einem Video keine einfache Aufgabe. Natürliche Umgebungen beherbergen unbekannte Objekte, die sich unabhängig bewegen, z.B. Autos und Fußgänger. Da der Abstand eines autonomen Fahrzeugs zu den unbekannten Hindernissen sich permanent ändert, kann Tiefe nicht von aufeinander folgenden Bildern bestimmt werden. Information über die 3D Bewegung jedes Hindernisses ist aber unabdingbar, um Kollisionen zu vermeiden und einen Sicherheitsabstand einzuhalten. Eine Möglichkeit, Tiefe aus einem einzigen Bild zu berechnen, ist das Anbringen eines binären Musters in der Blendenöffnung der Kamera. Da der Effekt, den das Muster auf die tiefenbedingte Unschärfe einer gewöhnlichen Kamera hat, bekannt ist, genügt ein Bild, um die Tiefe zu bestimmen. Für eine Reihe blendenkodierter Bilder kann Bewegung zwischen den Bildern bestimmt werden. Durch das Bildentstehungsmodell eines blendenkodierten Videos können dabei Verdeckungen und Aufdeckungen besser modelliert werden als in gewöhnlichen Videos. Kombination der Tiefen und der 2D Bewegungen erlaubt es, die 3D Bewegung eines Objekts zu bestimmen. Dabei kann die 2D Bewegung zusätzlich benutzt werden, um die Tiefenschätzung zu regularisieren. Mit den in diesem Projekt entwickelten Methoden erhalten wir ein Ein-Kamera-System zur Bewegungs- und Tiefenbestimmung, das keine weiteren Geräte benötigt als ein kleines Muster im Strahlengang einer Videokamera und eine Recheneinheit, um die gewünschte Information zu berechnen.

• DFG-Verfahren: Forschungsstipendien
• Internationaler Bezug: Schweiz
• Gastgeber: Professor Dr. Paolo Favaro