Band 84, Heft 7-8 - Forum Bildverarbeitung 2016 / Michael Heizmann, Thomas Längle

Camera calibration, crucial for computer vision tasks, often relies on planar calibration targets to calibrate the camera parameters. This work describes the design of a planar, fractal, self-identifying calibration pattern, which provides a high density of calibration points for a large range of magnification factors. An evaluation on ground truth data shows that the target provides very high accuracy over a wide range of conditions.

Estimation accuracy of conventional shape from focus techniques is strongly coupled with the number of images in the focal stack, limiting the measurement speed. In this article, a novel compressive shape from focus scheme is proposed with an exemplary algorithm based on modified Laplacian operator and principal component analysis. Simulation with synthetic focal stacks have demonstrated comparable results to the conventional method. A test with 6 compressively captured images achieves the same level of performance to that of the conventional method with 100 images. Several other focus measure algorithms are also implemented and tested under the compressive scheme, which demonstrates the wide applicability of the proposed method.

Disparity estimation using the structure tensor is a local approach to determine orientation in Epipolar Plane Images. A global extension would lead to more precise and robust estimations. In this work, a novel algorithm for 3D reconstruction from linear light fields is proposed. This method uses a modified version of the Progressive Probabilistic Hough Transform to extract orientations from Epipolar Plane Images, allowing to achieve high quality disparity maps. To this aim, the structure tensor estimates are used to speed up computation and improve the disparity estimation near occlusion boundaries. The new algorithm is evaluated on both synthetic and real light field datasets, and compared with classical local disparity estimation techniques based on the structure tensor.

Zusammenfassung Invarianten in der Geometrie helfen, unwesentliche Aspekte eines Problems beiseite zu lassen, um so das Wesentliche in den Vordergrund zu rücken. Die fundamentale Invariante der projektiven Geometrie ist das Doppelverhältnis, eine Invariante von vier kollinearen Punkten. Sie ist für das Verständnis und die anschauliche Vorstellung der projektiven Ebene von zentraler Bedeutung. Alle anderen Invarianten der projektiven Geometrie lassen sich auf das Doppelverhältnis zurückführen, allerdings wertet dies andere Invarianten nicht ab, denn auch sie tragen zum Verständnis der projektiven Geometrie bei. In diesem Artikel wird eine Verallgemeinerung des Doppelverhältnisses auf Punktkonfigurationen in höherdimensionalen projektiven Räumen vorgestellt. Die wesentliche Erkenntnis besteht darin, dass das Verhältnis baryzentrischer Koordinaten projektiv invariant ist. In diesem Artikel werden die Eigenschaften der Invariante besprochen und exemplarische Anwendungen zur Kamerapositionsbestimmung und 3D-Punkt-Rekonstruktion vorgestellt.

Lack of training data is one of the main problems when realizing optical surface inspection systems. In the best case, provision of enough representative training samples is difficult and most of the time expensive. In some cases, it is not possible at all. Here we present an alternative method where the surface defects are simulated. Thereby, we focus on metal surfaces in the microscale where diffraction phenomena start to play a major role. Ray tracing and scalar diffraction approximation methods are applied and compared.

In industry, manual visual inspection is typically applied to assess surface imperfections on basic optical elements according to the standard DIN ISO 14997. This article proposes a machine vision setup to mimic the human tester's inspection process. It consists of multiple cameras and LED light sources. Both are arranged on the surface of a hemisphere with the optical element to be inspected at its center. By enabling individual LED sources on the hemisphere, any movement during acquisition can be omitted. Thus, the system is capable of acquiring a sparse pseudo BRDF (Bidirectional Reflectance Distribution Function) representation of imperfections. It is shown by experiments that this representation allows to discriminate between certain imperfections. Besides the mechanical setup, the image processing methodology and classification results are discussed. A comparison to results from manual inspection for 20 optical elements of the same geometry is also presented. Results indicate that a good agreement with the de-facto standard manual inspection method from industry can be obtained by the system.

Zusammenfassung Additive Fertigungstechnologien wurden in den vergangenen Jahren bzgl. Verfahren und Druckmaterialien weiterentwickelt, so dass heute Freiformoptiken in optischer Güte durch 3D-Drucker gedruckt werden können. Durch die schnelle Fertigung von Freiformoptiken entstehen neue Möglichkeiten für die optische Messtechnik, da durch Variation der Form und Größe von Optikelementen mit geringem Aufwand spezifisch an Applikationen angepasste Sensorsysteme gefertigt werden können. In diesem Beitrag werden nun exemplarisch zwei Sensorapplikationen aus dem Bereich der industriellen In-Line-Messtechnik dargestellt, die jeweils ein additiv gefertigtes Optikelement enthalten. Zunächst wird ein auf Lasertriangulation basierendes Sensorsystem zur Vermessung von Turbinenschaufeln dargestellt. Dieses System beinhaltet eine additiv gefertigte transparente Freiformoptik im Beleuchtungsstrahlengang, die zur lückenlosen Generierung einer Laserlinie auf einer komplexen 3D-Oberfläche genutzt wird. Im zweiten Applikationsbeispiel wird ein miniaturisierter Sensor beschrieben, der die dreidimensionale Erfassung des Innenraums von kleinen Kavitäten ermöglicht. Dieses auf dem Lichtschnittprinzip basierende System beinhaltet ein gedrucktes Spiegelelement, durch das ein spezifisches Abtastsignal innerhalb einer Kavität erzeugt wird.

Zusammenfassung Die monokulare erscheinungsbasierte Kopf”-po”-sen”-schät”-zung mittels des optischen Flusses leidet insbesondere bei großen Kopfdrehungen in die Bildebene hinein aufgrund des sogenannten Aperturproblems unter Stabilitätsproblemen. In dieser Arbeit wird zur Lösung des Problems eine unabhängige Schätzung der Kopfbewegung durch Berechnung einer projektiven Transformation basierend auf der Registrierung stabiler Punkte zwischen aufeinanderfolgenden Frames bestimmt. Um die Schätzung robuster zu gestalten, wird der optische Fluss mit Hilfe eines bewegungsabhängigen Regularisierungsterms stabilisiert. Die Auswahl geeigneter Punkte zur Berechnung der Transformation wird im Detail diskutiert und der Einfluss der bewegungsabhängigen Regularisierung auf die Konditionszahl der Hesse-Matrix sowie auf die Performanz des Systems untersucht. Die Ergebnisse werden anhand repräsentativer Referenzdatensätze validiert.

Zusammenfassung Viele blinde und sehbehinderte Menschen sind stark beeinträchtigt in ihrer individuellen Mobilität. Die technischen Fortschritte im Bereich der Umfelderfassung intelligenter Systeme könnten hier einen substantiellen Beitrag leisten. In dieser Arbeit stellen wir ein tragbares Assistenzsystem für blinde Menschen vor, das die Umgebung mit einer binokularen Kamera erfasst und durch intuitives akustisches Feedback an den Benutzer übermittelt. Wir beschreiben die Algorithmen zum Szenenverstehen und zur Bestimmung der Eigenbewegung und gehen auf die Sonifikation der interpretierten Umgebung ein. In einer experimentellen Studie zeigen wir, wie die intelligente Umgebungswahrnehmung zur Sicherheit und Mobilität von Blinden beitragen kann.