Robustes Feature Tracking

Studienarbeit aus dem Jahr 2004 im Fachbereich Informatik - Angewandte Informatik, Note: 1,5, Technische Universität Ilmenau (Informatik), Veranstaltung: Grafische Datenverarbeitung, Sprache: Deutsch, Abstract: Feature sind man bestimmte Merkmale, die in einem Bild auftauchen k- onnen. Das sind sowohl markante Punkte (Abb. 1.1 links), aber auch Kanten von Objekten in Form von Linien (Abb. 1.1 Mitte), Kurven, Kreisen oder Ellipsen (Abb. 1.1 rechts) sein. Auch Farben k- onnen Merkmale als Bildinformation darstellen. Unter Feature Tracking versteht man dann das Verfolgen dieser extrahierten Merkmale innerhalb einer Bildfolge. Dabei m- ussen die Featureinformationen logisch miteinander verkn- upft werden. Aufeinanderfolgende Merkmale, die von Bild zu Bild - ubereinstimmen, bilden den sogenannten Featurestream (Merkmalsstrom).
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Man kann bei der Verfolgung von Objekten nicht immer von einer idealen Umgebung ausgehen. Oft wechseln die Hintergrundverh- altnisse oder das zu verfolgende Objekt ist dem Hintergrund sehr - ahnlich wie das Blatt in Abbildung 1.1. Auch Ver- anderungen der Beleuchtung stellen große Anforderungen an den Algorithmus. Es werden auch Merkmale erkannt, die in der realen Welt keine sind. Dazu geh- oren insbesondere Schatten- oder Lichteinfall. Wie einfach es ist, dass ein Algorithmus ein falsches Merkmal ausw- ahlen kann, ist in Abbildung 1.2 dargestellt. Re-exionen auf gl- anzenden Ober-- achen liefern ebenso falsche 3D-Merkmale die sich auch in ihrer 3D-Position mit der Kamerabewegung - andern. Daher beschr- anken sich einige Algorithmen auf einfache Umgebungsverh- altnisse, um eine gewisse Robustheit zu wahren.