focus of expansion / optischer fluss john alberts 15.12.2006
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Focus of Expansion / optischer Fluss
John Alberts15.12.2006
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15.12.2006 Seminarvortrag von John Alberts
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Einordnung
Bildverarbeitung
Rohbild
Laserscanner-messwerte
Sensordatenfusion
Focus of Expansion /
optischer Fluss
Nachbarschafts-operatoren
Kanten- und Linienerkennung
Skelettierung
Rekonstruktion von gestörten Messsignalen
Kalman Filter
Objekt-verfolgung
Fahrer-assistenz-systeme
AutonomesFahren
Objekt Klassifikation
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Agenda: Begriffsklärung Motivation Horn-Schnuck-Verfahren Projekt aus der Industrie Ausblick Masterarbeit im FAUST-Projekt Quellen
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Begriffsklärung:
Optischer Fluss (optical flow)
Der optische Fluss, findet statt, wenn man sich oder wenn die Umwelt sich um einen bewegt (optisches Fließmuster).
Quelle: http://www.psycho.uni-osnabrueck.de/~fachschaft/skripte/skriptal.doc
Der optische Fluss repräsentiert den Verlauf der Änderungen von Grauwerten in Bildfolgen.
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Begriffsklärung:
Focus of Expansion:
Ein optisches Fließmuster entsteht mit einem „Zentralpunkt“, dem „Focus of Expansion“.
James J. Gibson
Änderungen der Grauwerte ist gleich 0.
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Beispiel
Quelle: Goldstein, E.B. (2002),Wahrnehmungspsychologie, Heidelberg: Spektrum
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Motivation
medizinischer / biologischer Bereich• Wahrnehmung• aktive Motorik
technischer Bereich• Flugzeug• KFZ• maschinelles Sehen
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x x
y y
tt t+1
Erfassung des optischen FlussesBeispiel für das grün markierte Pixel:
dt
dyv
dt
dxu
11
1
11
1
v
u
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Mathematischer Ansatz:
Eine Berechnung ist nur in Sonderfällen möglich.• Bewegung || zum Helligkeitsgradienten
Praktikabel ist eine Schätzung des optischen Flusses• Ansatz: Minimierung eines Fehlerterms
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Horn-Schnuck-Verfahren (1981)
Annahmen: Bildwerttreue kleine Änderung des optischen Fluss-Vektors konstantes, normiertes Zeitintervall
rung dizanzändee Bildirra: zeitlichE
anten)(Grauwertkrradizanz der Bildi Ableitung: örtliche,EE
Vektorsn Flusss optischeonenten deannte Kompu,v: unbek
t
yx
(1) 0 tyx EvEuE
Horn-Schnuck-Bedingung:
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Horn-Schnuck-Verfahren
0
v
u
y
t
E
E
x
t
E
E
Mögliche Wertepaare für u und v:
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Horn-Schnuck-Verfahren
Zusätzliche Annahme: Glattheit des Vektorfeldes (Erste Ableitung des Vektorfeldes des optischen Flusses gleich 0)
In der Praxis „dicht bei null“
(2) 02222
y
v
x
v
y
u
x
u
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Horn-Schnuck-Verfahren
Die Ausdrücke (1) und (2) als Fehlerterme
(5)
(4)
(3)
222
22222
dydx
y
v
x
v
y
u
x
u
EvEuE
bc
c
tyxb
Zusammenfassung aus (3) und (4)
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Schwachstellen des Horn-Schnuck-Verfahrens Resultieren aus der Forderung
der Bildwerttreue
• Änderungen der Lichtverhältnisse verfälschen Ergebnisse
• Nicht texturierte Oberflächen lassen keine Ermittlung des optischen Flusses zu
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Projekt aus der Industrie
Erweiterung für das Distronic-System bei Daimler-Chrysler (Früheinschererproblem)
Quelle: http://www.ezls.fb12.uni-siegen.de/lehre/WebOne/index.htm
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Ausblick Masterarbeit im FAUST-Projekt Spurassistent
Reduktion der Bildinformationen
Linienerkennung
Positionsermittlung mittels optischen Flusses
Untersuchung der Eingriffsmöglichkeiten
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Vielen Dank!
Sind noch Fragen offen?
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Quellen Klette, R., Koschan A., Schlüns K.: Computer Vision, 1996,
Vieweg Technik
Horn,B.K.P., Schnuck, B.G.: Determining Optical Flow, 1981, Artifical Intelligence
Goldstein, E.B.: Wahrnehmungspsychologie, 2002, Spektrum
Sazbon, D., Rotstein, H., Rivlin,E.: Finding the focus of expansion and estimating range using optical flow images and a matched filter, 2004, Maschine Vision and Applications, Springer Berlin / Heidelberg
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Quellen Kondratieva, P. ,Georgii, J. ,Westermann, R.:
Echtzeitverfahren zur modellbasierten Rekonstruktion von Strömungsfeldern aus experimentell bestimmten Partikelsequenzen, 2006, http://wwwcg.in.tum.de/Research/data/Publications/gala06_echtzeitverfahren.pdf
www.aprosys.com