Deutsche Übersetzung des Titels: Über die Erzeugung von Referenzdaten zur Performanzanalyse in der Bildverarbeitung

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PDF, Englisch - Hauptdokument Download (19MB) | Lizenz: On Creating Reference Data for Performance Analysis in Image Processing von Meister, Stephan Nicolas Robert steht unter einer Creative Commons Namensnennung-Nicht Kommerziell-Keine Bearbeitung 3.0 Deutschland

Abstract

This thesis investigates methods for the creation of reference datasets for image processing, especially for the dense correspondence problem. Three types of reference data can be identified: Real datasets with dense ground truth, real datasets with sparse or missing ground truth and synthetic datasets. For the creation of real datasets with ground truth a existing method based on depth map fusion was evaluated. The described method is especially suited for creating large amounts of reference data with known accuracy. The creation of reference datasets with missing ground truth was examined on the example of multiple datasets for the automotive industry. The data was used succesfully for verification and evaluation by multiple image processing projects. Finally, it was investigated how methods from computer graphics can be used for creating synthetic reference datasets. Especially the creation of photorealistic image sequences using global illumination has been examined for the task of evaluating algorithms. The results show that while such sequences can be used for evaluation, their creation is hindered by practicallity problems. As an application example, a new simulation method for Time-of-Flight depth cameras which can simulate all relevant error sources of these systems was developed.

Übersetzung des Abstracts (Deutsch)

Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Erzeugung von Referenzdatensätzen für Bildverarbeitungsalgorithmen, insbesondere für Methoden zur Lösung des dichten Korrespondenzproblems. Es werden drei Arten von Referenzdaten unterschieden: Reale Bilddaten mit dichten Referenzdaten, Reale Bilddaten mit unvollständiger (sparse) Referenz sowie synthetische Bilddaten. Für die Erzeung von dichten Referenzdaten wird ein existierendes, auf Tiefenkameras basierendes Verfahren evaluiert. Die untersuchte Methode ist besonders geeignet für die Erzeugung großer Datenmengen mit kontrollierbarer Genauigkeit. Die Bedeuting von partiellen Referenzdaten wurde durch die Erzeugung zweier Datensätze für Fahrassistenzsysteme im Automobilbereich demonstriert. Mehrere Arbeiten zur Bildverarbeitung konnten dieser Datensätze für Tests sowie zur Verifikation nutzen. Desweiteren wird untersucht inwiefern Methoden der Computer Graphik zur Erzeugung von synthetischen Referenzdaten genutzt werden können. Insbesondere die Erzeugung photorealistische Bildsequenzen mittels globaler Beleuchtungmodelle für die Evaluation von Algorithmen wird dabei untersucht. Die Ergebnisse zeigen dass synthetische Bildsequenzen zwar geeignet sind, deren Erzeugung aber noch praktische Probleme aufwirft Als Anwendungsbeispiel wurde hierzu ein neuartiger Simulator für Time-of- Flight Tiefenkameras entwickelt, der als erster das volle Spektrum an Fehlerquellen dieser Kameras simulieren kann.