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Das sichere Befahren von komplexen und unstruktierten Umgebungen durch autonome Roboter ist seit den Anfängen der Robotik ein Problem und bis heute eine Herausforderung geblieben. In dieser Studienarbeit werden drei Verfahren basierend auf 3-D-Laserscans, Höhenvarianz, der Principle Component Analysis (PCA) und Tiefenbildverarbeitung vorgestellt, die es Robotern ermöglichen, das sie umgebende Terrain zu klassifizieren und die Befahrbarkeit zu bewerten, sodass eine sichere Navigation auch in Bereichen möglich wird, die mit reinen 2-D-Laserscannern nicht sicher befahren werden können. Hierzu werden 3-D-Laserscans mit einem 2-D-Laserscanner erstellt, der auf einer Roll-Tilt-Einheit basierend auf Servos montiert ist, und gleichzeitig auch zur Kartierung und Navigation eingesetzt wird. Die einzeln aufgenommenen 2-D-Scans werden dann anhand des Bewegungsmodells der Roll-Tilt-Einheit in ein emeinsames 3-D-Koordinatensystem transformiert und mit für die 3-D-Punktwolkenerarbeitung üblichen Datenstrukturen (Gittern, etc.) und den o.g. Methoden klassifiziert. Die Verwendung von Servos zur Bewegung des 2-D-Scanners erfordert außerdem eine Kalibrierung und Genauigkeitsbetrachtung derselben, um zuverlässige Ergebnisse zu erzielen und Aussagen über die Qualität der 3-D-Scans treffen zu können. Als Ergebnis liegen drei Implementierungen vor, welche evolutionär entstanden sind. Das beschriebene Höhenvarianz-Verfahren wurde im Laufe dieser Studienarbeit von einem Principle Component Analysis basierten Verfahren, das bessere Ergebnisse insbesondere bei schrägen Untergründen und geringer Punktdichte bringt, abgelöst. Die Verfahren arbeiten beide zuverlässig, sind jedoch natürlich stark von der Genauigkeit der zur Erstellung der Scans verwendeten Hardware abhängig, die oft für Fehlklassifikationen verantwortlich war. Die zum Schluss entwickelte Tiefenbildverarbeitung zielt darauf ab, Abgründe zu erkennen und tut dies bei entsprechender Erkennbarkeit des Abgrunds im Tiefenbild auch zuverlässig.
Zur Erstellung von 3-D-Oberflächenmodellen real existierender Objekte wird häufig sehr teure Hardware eingesetzt, z.B. 3-D-Laser-Range-Scanner. Da diese keine Grauwert- oder Farbinformationen erfassen können, muss das Objekt zur Wiedergabe farbiger Strukturen zusätzlich abfotografiert und mit den Bildern registriert werden. Die Arbeit entwickelt demgegenüber ein Verfahren zum Einsatz eines kalibrierten Stereokamerasystems. Aus den erhaltenen Sequenzen zweidimensionaler Stereobilder kann ein texturiertes 3-D-Mesh rekonstruiert werden. Im Vergleich zum Einsatz eines Scanners ist dieses Verfahren zwar weniger genau, aber dafür preisgünstiger, platzsparend und schneller einsetzbar. Den Schwerpunkt der Arbeit bilden die Fusionierung der Tiefenkarten und die Erstellung eines texturierten Meshs aus diesen.
Es gibt einige Gaze Tracking Systeme, sowohl high- als auch low-cost. Low-cost Systeme gehen meist mit low-resolution Kameras einher. Da hier die Bildqualität schlechter ist, müssen die Algorithmen umso besser arbeiten. Aber wie soll man die Algorithmen die der Erkennung der Blickrichtung dienen, testen, wenn die Bildqualität geringer ist und man nie korrekte Aussagen über die Referenzpunkte treffen kann? Hier greift die Idee dieser Arbeit: Mit Hilfe synthetischer Augenbilder testet man die betreffenden Algorithmen und kann diese, da die Referenzpunkte bekannt sind, analysieren. Eine Veränderung der Komplexität dieser Bilder z. B. mit Hilfe eines zuschaltbaren Gaußrauschens oder eines weiteren Reflektionspunktes, macht es möglich, diese in Stufen der Realität anzunähern. Im Idealfall kann man die Algorithmen mit den aus den Testreihen gewonnenen Erkenntnissen verbessern und bei Anwendung innerhalb eines low-resolution Systems dessen Genauigkeit erhöhen.
Für diese Studienarbeit können zwei Schwerpunkte genannt werden. Einerseits sollten verschiedene Verfahren zur Fluchtpunktschätzung aus Wissenschaft und Forschung eingänglich untersucht und erörtert werden. Dies im Hinblick auf ein detaillierteres Analyseverfahren, das die Möglichkeit bietet, mehrere Gebäudeseiten automatisiert entzerren zu können. Andererseits sollten sich die gewünschten Verbesserungen in das bereits vorhandene Gesamtsystem des Projekts Ornamente eingliedern, um so das Endergebnis der Klassifizierung von Ornamenten zu verbessern. Daraus entstanden die in Kapitel 1 genannten Hauptaufgaben. Neben dem TAM-Verfahren, dass im vorhandenen Teilprozess der Entzerrung bereits zum Einsatz kam, wurde in Kapitel 2 das Verfahren KHT nach Tuytelaars beschrieben. Ansätze der KHT waren im Bestehenden zu erkennen, wie sich während der anfänglichen Einarbeitung in das Themengebiet Fluchtpunktfindung und dem Gesamtsystem der Ornamentklassifizierung herausstellte. Allerdings waren einige Aspekte, wie sie von Tytelaars et al. in [TGPM98] zur KHT beschrieben sind, nicht enthalten. Der erste Lösungsansatz zur Entzerrung von mehreren Gebäudeseiten bestand darin, die KHT unabhängig von allen Prozessen des Gesamtsystems zu implementieren, um so die Genauigkeit der Fluchtpunktdetektion zu erhöhen. Mit dieser detaillierteren Fluchtpunktfindung sollte das bereits bestehende Modul der Entzerrung zu besseren Ergebnissen führen. Um die Entzerrung für sich alleine nutzen zu können, musste sie vorerst von der vorhandenen Fluchtpunktschätzung isoliert werden. Während der in Kapitel 3 beschriebenen Umstrukturierung und Trennung der beiden Prozesse wurde das eigentliche Problem der Verarbeitung von mehreren Gebäudeseiten erkannt. Nicht die Fluchtpunkte und die Verfahren für ihre Detektion sind ausschlaggebend, weitere Ebenen im Bild erkennen zu können. Vielmehr verhindert dies der fehlende Rückschluss von extrahierten Kanten auf die Lage, Größe und Anzahl der im Bild vorhandenen Gebäudeseiten. Wären hierzu Informationen bekannt, könnten, wie auch für ornamentale Bereiche, ROIs festgelegt werden, die mit einer hohen Wahrscheinlichkeit eine abgegrenzte Gebäudeseite beinhalten. Um diese daraufhin zu entzerren, kann das jetzt isolierte Programm zur Entzerrung genutzt werden. Die KHT umzusetzen, wurde als Lösungsweg verworfen und der eigene Lösungsansatz "Level of Detail" aus Kapitel 3 wurde entwickelt. Die entstandenen Programme wurden wie gefordert in PUMA, der "Programmierumgebung für die Musteranalyse" eingebunden. Wie die Test aus Kapitel 4 jedoch zeigen, konnte damit keine Verbesserung erzielt werden.
Das Ziel dieser Bachelorarbeit ist es, die diskrete Fouriertransformation, die diskrete Kosinustransformation und die Hadamard-Walsh Transformation im Kontext der Bildverarbeitung zu vermitteln und diese unter ausgewählten Gesichtspunkten zu vergleichen. Hierfür soll allgemein das Wissen für den aus der linearen Algebra stammenden Begriff der Transformation gefördert werden und auf die Bildverarbeitung übertragen werden. Anschließend wird das Verständnis für die Fouriertransformation sukzessive aufgebaut und mit den beiden weiteren Transformationen verknüpft. Abschließend werden die Transformationen verglichen und ihr Nutzen innerhalb der Bildverarbeitung erläutert.
Diese Arbeit behandelt einen Vergleich verschiedener Algorithmen zur Vorhersage der Bewegung einer Person bei der Ausführung einer sportlichen Aktivität. Als Grundlage für die Vorhersage dienen Bildströme, welche mittels zweier Hochgeschwindigkeitskameras aufgezeichnet wurden. Im Laufe der Arbeit werden Vor- und Nachteile der umgesetzten Ansätze theoretisch erläutert und anschliessend an einer Reihe von Messergebnissen nachgewiesen. Für die Messungen wurde eine Anwendung eingesetzt, welche ebenfalls im Rahmen der Arbeit entwickelt wurde. Neben realen Aufnahmen, wurden zusätzlich synthetische Bildfolgen betrachtet, um Erkenntnisse über das Verhalten der betrachteten Algorithmen unter optimalen Bedingungen zu erlangen.