Loading...
 
Seminar SS 2006

Visuelle Modellierung

Das Seminar findet statt

donnerstags, 10.15 Uhr

im IfI Haus 1, Hermann-Rodewald-Str. 3 (Rechenzentrum) Raum 102 (Keller)

Themen:



The Unscented Kalman Filter for Nonlinear Estimation

Der Kalmanfilter ist eine rekursive Methode zur Schaetzung eines Systemzustands aus zeitdiskreten Messungen. Seit seiner Entwicklung 1960 wird er in diversen Anwendungsgebieten extensiv genutzt. Dieses Paper beschreibt ein Erweiterung des Verfahrens zur Approximation nichtlinearer Systeme.Image


Betreuer: Felix Woelk

Literatur:

"The Unscented Kalman Filter for Nonlinear Estimation",
Eric A. Wan and Rudolph van der Merwe, AS-SPCC 2000
(ps.gz)

UKF homepage

Real-Time Simultaneous Localisation and Mapping with a Single Camera

Dieses Paper beschreibt ein Verfahren zur Kameraposeschaetzung in Echtzeit. Schnelle Kamerposeschaetzung wird z.B. fuer Augmented Reality Anwendungen benoetigt. Auf Markern basierende Verfahren wie z.B. das ARToolkit sind bereits seit einigen Jahren bekannt, dieses Paper beschreibt ein Verfahren welches ohne Marker auskommt. Image


Betreuer: Felix Woelk

Literatur:

"Real-Time Simultaneous Localisation and Mapping with a Single Camera",
Andrew Davison, ICCV 2003
(pdf)

SLAM homepage

Pointshop 3D: An Interactive System for Point-Based Surface Editing

Dieses Paper beschreibt Verfahren zur Bearbeitung punktbasierter Modell. Entgegen üblicher 3D Modelle bestehen diese nicht aus Polygonen sondern aus nicht-zusammenhängeden Punkten. Das Programm Pointshop3D ermöglicht es, dies Modelle zu bearbeiten, das Paper erläutert die Hintergründe hierzu.from Pointshop3D gallery

Betreuer: Jan-Friso Evers-Senne


Literatur:

Pointshop 3D: An Interactive System for Point-Based Surface Editing
M. Zwicker, M. Pauly, O. Knoll, M. Gross, SIGGRAPH 2002

(Paper)
(Pointshop Homepage)


Automatische Panoramaerzeugung

Ein Panorama kann aus Fotos erzeugt werden, zwischen deren Aufnahmezeitpunkten die Kamera lediglich gedreht, aber nicht bewegt wurde. Bei dem vorliegenden Paper geht es um die vollautomatische Erzeugung eines Panoramas aus vielen (ungeordneten) Fotos. Zunaechst muessen die Fotos gegeneinander registriert werden, d.h. die relativen Orientierungen zueinander bestimmt werden, danach werden die Teilbilder moeglichst stoerungsfrei in ein gemeinsames Bild (das Panorama) geblendet. Image

M. Brown and D. G. Lowe. Recognising Panoramas. In Proceedings of the 9th International Conference on Computer Vision (ICCV2003), pages 1218-1225, Nice, France, October 2003 (pdf 820 kB)

Betreuer: Kevin Koeser


Panorama-Seite der University of British Columbia

Autostitch-Demo Windows



Dynamosaics - Video Mosaicing with Non-Chronological Time

Alex Rav-Acha, Yael Pritch, Dani Lischinski, Shmuel Peleg;
Dynamosaics: Vidoe Moasicing with Non-Chronological Time;
In Proceedings of CVPR 2005, 2005.
Für eine dynamische Szene soll eine Panorama erstellt werden.
Dieses Paper widmet sich dem Problem, dass sich die Szene zwischen den Aufnahmen verändert und den daraus entstehenden Manipulationsmöglichkeiten.Image


Link

Betreuer: Jan Woetzel

Modellierung von Linsenverzerrung mittels einer rationalen Funktion

Zur Korrektur von starker Linsenverzerrung, wie sie bei Weitwinkel- oder Fischaugenobjektiven vorkommt, wird ein "Rational-Function-Model" eingeführt. Dieses erlaubt es, gleichzeitig die Kamerabewegung und die Linsenverzerrung aus zwei unkalibrierten Kamerabildern zu schätzen. Die Grundidee ist dabei, die Abbildung von Bildpunkten auf Sichtstrahlen als eine Linearkombination nichtlinearer Funktionen zu modellieren. Damit wird das ursprünglich nichtlineare Problem linearisiert.


Betreuer: Birger Streckel
Image







David Claus, Andrew W. Fitzgibbon: A Rational Function Lens Distortion Model for General Cameras. CVPR (1) 2005: 213-219 (pdf)
Image



Automatic model-based 3D object recognition by combining feature matching with tracking

Bei verschiedenen Anwendungen in der Computer Vision, beispielsweise Augmented Reality, besteht die Notwendigkeit der Bestimmung der ersten Kameraposition um virtuelle Objekte korrekt mit der Realitaet zu ueberlagern. Dies ist ein Problem das nur teilweise zufriedenstellend geloest ist. In diesem Paper wir dieses Problem durch die Verbindung von texturierten 3D-Modellen von realen Objekten aus einer Datenbank, Zernike-Momenten, Harris-Corners und Probabilistischen Entscheidungsverfahren angegangen.
Betreuer: Ingo Schiller

Sungho Kim, In So Kweon: Automatic model-based 3D object recognition by combining feature matching with tracking. Machine Vision and Applications (Springer Verlag 2005)
(Link zum paper)

Image

Ein zusaetzliches Paper befindet sich hier:

Probabilistic Model-based Object Recognition using Local Zernike Moments:
(Link zum paper)

Distribution-based BRDFs

Rendering-Systeme, die Reflektionseigenschaften von Materialien aufgrund eines physikalischen Modells beschreiben, verwenden die sogenannte "bidirectional reflectance distribution function" (kurz BRDF). Das Ziel ist eine wirklichkeitsgetreue Synthetisierung von Ansichten auf ein Material. Die Auswertung eines physikalischen Modells, die Bestimmung und die Darstellung der BRDF sind sehr kostspielig. Das behandelte Paper stellt ein vereinfachtes, wahrscheinlichkeitsbasiertes Reflektionsmodell vor, das für eine Vielzahl von Materialien gültig ist. Außerdem integriert es sich einfach in Monte Carlo Rendering-Methoden.Image
Betreuer: Bogumil Bartczak

Ashikhmin, M. "Distribution-based BRDFs"(Link zum Paper)
Zusatzmaterial:
Matusik et al. "Efficient Isotropic BRDF Measurement" (Link zum Paper)
Cook, R. L. "Stochastic Sampling in Computer Graphics" (Link zum Paper)

Created by koeser. Last Modification: Wednesday 05 of July, 2006 09:12:20 CEST by jw.