Mein Blog ;-)

• http://www.ifp.uni-stuttgart.de/publications/2006/alshawabkeh06_etal_ISPRS_CommV_Dresden.pdf

Ich weiß grad nicht, aber ich glaube, ich komme vorran

Habe auch schon was neues zum Lesen gefunden:

• 3D Cameras: 3D Computer Vision of wide Scope
• Single View Motion Tracking by Depth and Silhouette Information
  
• Range imaging technology: new developments and applications for people identification and tracking
• Single Image 3D Object Tracking (wahnsinnig schlecht geschrieben *grusel*)

Ich bin gerade dabei, das Scanline-Paper zu implementieren. Bisher habe ich es geschafft, in ein Tiefenprofil eine quadratische Kurve zu fitten und die dann iterativ zu verbessern. Das ganze sieht dann so aus:

Damit bin ich schonmal recht zufrieden. Morgen mache ich dann weiter. Ich denke mal, dass ich damit morgen dann fertig bin und sehe, wie gut das auf meinen Daten funktioniert.

So, die letzten Tage habe ich damit verbracht, irgendwie Vektor-Bilder zu verwalten und anzuzeigen. Letzteres geht wunderbar mit Paraview, wie ich feststellen durfte.

Nun versuche ich, mir Oberflächenparameter zu Nutze zu machen. Zum Einen möchte ich Normalen in allen Punkten berechnen und daraus quasi ein „Normalengradient“ berechnen. Zum Anderen möchte ich die Hauptkrümmungen ermitteln, die mir dann sicher auch helfen könnten. Habe mir Bücher über differentielle Geometrie ausgeliehen, aber die erscheinen mir irgendwie oversized. Nach langem Suchen fand ich ein Paper, das mir vielleicht helfen könnte:

• Computation of Surface Curvature from Range Images Using Geometrically Intrinsic Weights
  

Damit werde ich mich jetzt erstmal beschäftigen. Wenn mir die Performance wichtig sein sollte, werde ich wohl auch den zweiten Teil implementieren.

Ach ja: ICH MUSS FERTIG WERDEN!!!!

PS: Außerdem interessant:

• Partitioning Range Images Using Curvature and Scale

Nachdem ich nun ein wenig mit dem ITK herum gespielt habe, habe ich mich daran versucht, Merkmale im Tiefenbild zu finden. Das Ergebnis sieht man hier:

Oben: Tiefenbild, Intensitätsbild, Amplitudenbild
Unten: Median-gefiltertes Tiefenbild, Canny-Filter, Laplace-Filter

Macht zumindest ein wenig Hoffnung. Problem ist momentan, dass ich keine allgemeinen Parameter für die Filter finde. Auf einer anderen Szene könnten diese Parameter z. B. nicht passen.

Alternativ dazu habe ich noch ein paar Papers gefunden:

• Multiscale Edge Detection on Range Images via Normal Changes
• Edge detection and labeling by fusion of intensity and range images
• Edge Detection in Range Images Based on Scan Line Approximation

Mal schaun, ob ich davon was verwenden kann.

Ja, seit einiger Zeit bin ich damit beschäftigt, mich in das ITK einzuarbeiten. Ein schönes TK, muss ich sagen. Sehr verpointert, daher auch sehr schnell. Ich hoffe, dass es mir helfen wird. Das ITK ist speziell für Registrierung und Segmentierung im Bereich der Medizin entwickelt worden. Daher sind auch schon viele Registrierungs-Algorithmen implementiert, um die ich mich jetzt nicht mehr kümmern brauche.

Der nächste Schritt ist nun, aus den PMD-Daten gute Informationen zu extrahieren. Erst Versuche mit Kantenbildern der Tiefendaten verliefen wenig Erfolg versprechend. Ich habe da ein Paper gefunden, das anscheinend genau das versucht, was ich haben möchte:

• 3D MODELING OF STRUCTURES USING BREAK-LINES AND CORNERS IN 3D POINT CLOWD DATA
  

Ich werde mich mal über’s Wochenende damit beschäftigen.

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P.S.: Das ITK enthält schon Multi Resolution-Ansätze zur Registrierung.

Heute beim Studententreffen wies mich Prof. Denzler auf ein Paper eines gewissen Gerd Häusler von der Uni Erlangen hin. Ich sollte es mir doch mal durchlesen und schauen, ob das nicht vielleicht praktischer wäre.

• A Robust Multiresolution Registration Approach

So, jetzt kann ich auch 3D-Punktewolken verwalten, sie triangulieren, in einer Triangle-Collection überführen und dann Abstände zwischen Punktewolken und triangulierter Oberfläche berechnen. Toll, wa?

Der nächste Schritt ist nun, wirklich mal ICP zu programmieren. Problem ist, dass original ICP voraussetzt, dass es zu jedem Punkt in Wolke A einen Punkt in Wolke B gibt. Ist bei mir ja aber nicht so. Hm. Also ist erstmal wieder Papers lesen angesagt.

Was ich bisher kann:

• Abstand Punkt — [Punkt, Gerade, Strecke, Ebene, 3D-Dreieck]
• Abstand Punkt — Punktwolke
• Abstand Punktwolke — Punktwolke

Was ich noch nicht kann, aber gerne können möchte:

• Punktwolke triangulieren
• Abstand Punkt — trangulierte Punktwolke
• Abstand trangulierte Punktwolke — trangulierte Punktwolke
  • (edit: das geht gar nicht … wie soll denn der Abstand zweier Dreiecke aussehen?)

Fernziele:

• Rotationen

http://www.galileocomputing.de/openbook/oo/