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Disparitaetsschaetzung durch einen Vergleich von Merkmalspositionen

IP.com Disclosure Number: IPCOM000028130D
Published in the IP.com Journal: Volume 4 Issue 5 (2004-05-25)
Included in the Prior Art Database: 2004-May-25
Document File: 4 page(s) / 127K

Publishing Venue

Siemens

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Abstract

In der Bildverarbeitung wird fuer Objekterkennungsverfahren haeufig eine auf der Auswertung von Stereobildern basierende Tiefenschaetzung eingesetzt. Fuer viele Anwendungen, bei denen eine Objekterkennung notwendig ist, wird eine aufwendige Verarbeitung in „Echtzeit“ benoetigt. Dies gilt zum Beispiel fuer kamerabasierte Fahrerassistenzsysteme oder fuer den Mensch-Maschine-Dialog. Daher ist es wichtig, effiziente und gleichzeitig sichere Verfahren zu Tiefenschaetzung zu entwickeln. Die Tiefenschaetzung geschieht ueblicherweise ueber einen Vergleich der Intensitaetswerte. Da in homogenen Bildabschnitten keine eindeutige Tiefenschaetzung moeglich ist, werden fuer den Vergleich nur kontrastreiche Regionen ausgewaehlt. Der Vergleich basiert dabei auf lokalen Korrelationsfenstern. Ein Nachteil dieser Korrelationsfenster besteht darin, dass vor allem an Objektgrenzen Fehler auftreten koennen. Befindet sich beispielsweise ein Objekt vor einem strukturierten Hintergrund, so kann der in den Korrelationsfenstern sichtbare Hintergrund im linken und im rechten Bild unterschiedlich sein, so dass ein Vergleich der Intensitaetsmuster fehlschlaegt. Der Vergleich selbst kann im guenstigsten Fall (beide Kameras besitzen die gleichen Belichtungseigenschaften) ueber einer Summe absoluter Differenzen ausgefuehrt werden. Haeufig sind die Kameraeigenschaften aber nicht genau identisch, zu dem koennen an der linken und rechten Kamera unterschiedliche Beleuchtungssituationen auftreten. Um dennoch einen Intensitaetsvergleich nutzen zu koennen, werden haeufig mittelwertfreie Korrelationen eingesetzt. Diese bedeuten einen erheblichen Mehraufwand an Rechenleistung.

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Disparitaetsschaetzung durch einen Vergleich von Merkmalspositionen

Idea: Dr. Axel Techmer, DE-Muenchen

In der Bildverarbeitung wird fuer Objekterkennungsverfahren haeufig eine auf der Auswertung von Stereobildern basierende Tiefenschaetzung eingesetzt. Fuer viele Anwendungen, bei denen eine Objekterkennung notwendig ist, wird eine aufwendige Verarbeitung in "Echtzeit" benoetigt. Dies gilt zum Beispiel fuer kamerabasierte Fahrerassistenzsysteme oder fuer den Mensch-Maschine-Dialog. Daher ist es wichtig, effiziente und gleichzeitig sichere Verfahren zu Tiefenschaetzung zu entwickeln.

Die Tiefenschaetzung geschieht ueblicherweise ueber einen Vergleich der Intensitaetswerte. Da in homogenen Bildabschnitten keine eindeutige Tiefenschaetzung moeglich ist, werden fuer den Vergleich nur kontrastreiche Regionen ausgewaehlt. Der Vergleich basiert dabei auf lokalen Korrelationsfenstern. Ein Nachteil dieser Korrelationsfenster besteht darin, dass vor allem an Objektgrenzen Fehler auftreten koennen. Befindet sich beispielsweise ein Objekt vor einem strukturierten Hintergrund, so kann der in den Korrelationsfenstern sichtbare Hintergrund im linken und im rechten Bild unterschiedlich sein, so dass ein Vergleich der Intensitaetsmuster fehlschlaegt. Der Vergleich selbst kann im guenstigsten Fall (beide Kameras besitzen die gleichen Belichtungseigenschaften) ueber einer Summe absoluter Differenzen ausgefuehrt werden. Haeufig sind die Kameraeigenschaften aber nicht genau identisch, zu dem koennen an der linken und rechten Kamera unterschiedliche Beleuchtungssituationen auftreten. Um dennoch einen Intensitaetsvergleich nutzen zu koennen, werden haeufig mittelwertfreie Korrelationen eingesetzt. Diese bedeuten einen erheblichen Mehraufwand an Rechenleistung.

Die im folgenden beschriebene Idee zeigt einen neuen, effizienten Ansatz zur Tiefenschaetzung aus Stereobildern auf. Der Vergleich von Intensitaetsmustern zur Disparitaetsschaetzung (Disparitaet: Ungleichheit, Verschiedenheit) wird jetzt durch einen Vergleich der Merkmalspositionen ersetzt. Dabei wird diejenige Disparitaet gesucht, fuer die die Summe der Abstaende aller Merkmale innerhalb eines lokalen Fensters im linken und rechten Kamerabild minimal wird. Die Abstaende werden ueber eine Distanztransformation bestimmt, die eine sehr effiziente Abstandsbestimmung ermoeglicht. Basierend auf dieser Tiefenschaetzung kann dann in nachfolgenden Verarbeitungsschritten eine weitere Objektdetektion erfolgen.

Zur Erlaeuterung ist in Abb. 1 die Geometrie einer vereinfachenden parallelen Anordnung eines Stereokamerasystems schematisch dargestellt. Zur Tiefenschaetzung muss nun eine Zuordnung zwischen Bildpunkten im linken und rechten Bild erfolgen. Im Falle der parallelen Anordnung ermoeglicht die in der Bildverarbeitung als Disparitaet bezeichnete Differenz

      l r u u u ∆= -

die Bestimmung des Abstandes d des Punktes P in Weltkoordinaten (hier zusaetzlich vorausgesetzt, dass beide Kameras die gleiche Brenn...