Qualitätssteigerungen bei 3D-Bildern durch Stereoskopie

Die Erzeugung von 3D-Bildern nach dem Stereo-Matching-Verfahren war noch bis vor kurzem eine recht kostspielige Angelegenheit. Inzwischen hat jedoch ein österreichisches Forschungsinstitut das HFVM-Verfahren entwickelt (Hierarchical Feature Vector Matching), das eine beträchtliche Senkung der Kosten und zugleich Verbesserungen der Qualität der erzeugten 3D-Bilder ermöglicht.

Beim Stereo-Matching wird das dreidimensionale Bild aus zwei anderen Bildern erzeugt, indem die Pixel der einzelnen Bilder mit demselben Punkt im Raum in Übereinstimmung gebracht werden („Matching“). Die beiden Bilder werden als Referenz- und Suchbild bezeichnet, und ihre Kulmination ergibt die sogenannte Disparitätskarte.

Während dieses Prozesses wird die Übereinstimmung für ungültig erklärt, sobald die Disparitätskarten von Referenz- und Suchbild auch nur um ein Pixel voneinander abweichen. Allerdings benötigen die Algorithmen für das Bildpunkt-Matching sehr viel Speicherplatz, und stereoskopische Bilderzeugungssysteme stoßen durch die Echtzeit-Datenverarbeitung schnell an ihre Grenzen. Daher war den Entwicklern klar, dass für eine schnelle Bilderzeugung mit Stereo-Matching-Systemen das HFVM-Verfahren (bei dem Pyramiden-, Back-Matching- und Filteralgorithmen verwendet werden) entwickelt werden musste.

Das HFVM-Verfahren beginnt mit dem Pyramidenmodell, bei dem zwei Kameras so miteinander gekoppelt werden, dass beide zum selben Zeitpunkt dasselbe Bild erfassen. Eine der Kameras erfasst die zu vermessende Oberfläche, während die andere die Koordinaten der Oberfläche des Systems erfasst. Unmittelbar nach der Bilderfassung findet ein 3D-Rekonstruktionsprozess statt, der als Ergebnis eine digitale Höhenkarte (Digital Elevation Map, DEM) aufbaut.

Die so projizierten 3D-Bilder können anschließend an einem unabhängigen Standort analysiert werden und ermöglichen dem Systemanwender so die Überwachung unterschiedlichster Parameter, deren Spektrum von Produktionsprozessen bis zur Dokumentation reicht. Die Entwickler realisierten komplette Prototypen und industrietaugliche Anwendungen auf Bildverarbeitungsbasis zur stereoskopischen Rekonstruktion geografischer Oberflächen. Andere denkbare Industrieanwendungen sind das digitale Restaurieren von Filmen, autarke Navigationsanwendungen für den Land- und Lufttransport, die Rekonstruktion von 3D-Videoframes und die Aufnahme hochauflösender Bilder von Werkstückpositionen.

Stereo-Matching-Systeme erfordern eine hohe Auflösung und präzise Oberflächenmessungen, weshalb solche Anwendungen gegenwärtig noch nicht als fertige Standardlösungen verfügbar sind. Gleichwohl wird das entwickelte System der Industrie die Möglichkeit bieten, bestehenden Robotik-Anwendungen mehr Autonomie zu verleihen, die Erkennung von Bewegungen zu automatisieren, die Kosten für das Rastern umfangreicher Bilddaten zu senken und die Sicherheit von Rettungsmannschaften zu erhöhen. Mit derart leistungsstarken Anwendungen – seien es nun schlüsselfertige Lösungen oder nicht – kann die Industrie effizienter und somit kostengünstiger arbeiten.

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