Deutsche Übersetzung des Titels: Raumzeitliche Analyse von Tiefenbildern

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Abstract

The present thesis handles the topic of how to determine the three dimensional motion field from a corresponding sequence of range images. We investigate signals given by range cameras that are based on the time-of-flight principle for which they employ the novel optoelectronic photonic-mixer-device (PMD). Its signal comprises information about the range, the mean radiant flux and its modulation amplitude. We discuss how to take advantage of this wealth of information. The estimation of a motion field from image sequences is an ill-posed inverse problem which can not be solved in general. Moreover, the spatiotemporal signal of a PMD-camera is corrupted by several kind of, partially rather specific, errors of systematic and statistical nature depending explicitly on time and space (motion-artifacts). We analyze those errors and develop a method to correct for systematic errors in the range signal. By means of a novel two-state-channel-smoothing we improve range images corrupted by noise and outliers. We use and extend the structure tensor approach to come for the first time to an improved motion estimate that exploits the PMD-signal and provides an inherent measure for its confidence. The presented algorithms were developed under the premise to be of a computational complexity that not forbids their application within an embedded system. They are tested on synthetic and real images and image sequences.

Übersetzung des Abstracts (Deutsch)

Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Fragestellung, wie aus einer Tiefenbildsequenz das zugehörige dreidimensionale Bewegungsfeld bestimmt werden kann. Wir untersuchen das Signal von Tiefenkameras, die auf dem Laufzeitverfahren basieren und sich eines neuartigen optoelektronischen Bauelements bedienen, dem Photomischdetektor (PMD). Dieser liefert neben der Tiefe auch Informationen zur mittleren Strahlungsleistung und deren Modulationsamplitude. Wir erörtern wie dieser erweiterte Informationsgehalt genutzt werden kann. Die Rekonstruktion eines Bewegungsfeldes aus einer Bildsequenz ist ein schlecht gestelltes inverses Problem und kann allgemeingültig nicht gelöst werden. Überdies enthält das raumzeitliche Signal einer PMD-Kamera diverse, teilweise sehr spezifische, systematische und statistische Fehler von explizit räumlicher wie zeitlicher Abhängigkeit (z.B. Bewegungsartefakte). Wir analysieren die unterschiedlichen Fehler und entwickeln ein Verfahren zur Korrektur systematischer Tiefensignalfehler. Mit einem neuartigen Two-State-Channel-Smoothing verbessern wir von Rauschen und Ausreißern verfälschte Tiefenkarten. Wir erweitern das Strukturtensorverfahren, um damit erstmals den erweiterten Informationsgehalt der PMD-Kameras zur Verbesserung der Bewegungsschätzung zu nutzen und Aussagen zur Güte der Schätzung zu ermöglichen. Bei den entwickelten Algorithmen wurde darauf geachtet, dass deren Berechnungskomplexität eine Verwendung in eingebetteten Systemen nicht ausschließt. Die Algorithmen werden anhand von synthetischen und realen Einzelbildern wie auch Bildsequenzen überprüft.