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3.5. SUPERPOSITION IN FIBEROPTISCHEN BILDSEQUENZEN 105<br />

der triangulierten Datenstruktur aus Schritt 1 hinzugefügt werden. Das resul-<br />

tierende Datengitter Dˆn trägt den Index des Bilds mit den zugrunde liegenden<br />

Intensitäten, hier also ˆn.<br />

3. Aufbereitung der Eingangssequenz<br />

Für ein subpixelgenaues Ergebnis der nachfolgenden Bewegungsschätzung wird<br />

die Wabenstruktur aus den Bildern der Eingangssequenz entfernt. Obwohl sich<br />

aufgrund des bereitgestellten Gitters nach der Faserregistrierung die Interpola-<br />

tion als Verfahren anbietet, kommt alternativ auch die optimierte Filterung aus<br />

Abschnitt 3.2.1 in Frage.<br />

4. Lokale Bewegungsschätzung<br />

In der LR-Sequenz aus aufbereiteten Eingangsbildern werden nun gemeinsame<br />

Merkmale in Form von Bereichen mit hinreichender Ähnlichkeit gesucht. Dazu<br />

wird die in Abschnitt 3.5.5 beschriebene iterative Implementierung des KLT-<br />

Tracking-Ansatzes unter Nutzung von mehreren Auflösungsstufen genutzt. Die<br />

maximale Anzahl der verwendeten Merkmale wird auf NM beschränkt. Die ma-<br />

ximal NM · NI registrierten Vektoren der Bewegungungen werden als Punktpaare<br />

{pˆn,m; pn,m} gespeichert, wobei die erste Position das m-te Merkmal im Basis-<br />

bild (Index ˆn) und die zweite dieses im n-ten Bild der angrenzenden Sequenz<br />

bezeichnet.<br />

Für die Merkmalsregistrierung zeigt Abbildung 3.40 zwei unterschiedliche Track-<br />

ing-Modi, das direkte bzw. das sequentielle Vorgehen:<br />

• Direkt Die Merkmale werden alle aus dem Basisbild entnommen und<br />

die Korrespondenzfindung erfolgt direkt zu den einzelnen benachbarten<br />

Bildern. Der Vorteil ist eine höhere Präzision, da keine Folgefehler durch<br />

ungenaue Korrespondenzfindung auftreten können.<br />

• Sequentiell Die Merkmale werden einmalig im Basisbild bestimmt und<br />

sodann sukzessive in beide Richtungen der benachbarten Bilder weiter-<br />

verfolgt. Der Vorteil ist eine schnellere Bearbeitung und Auffindung von<br />

Merkmalen, da der Aufenthaltsort durch Bewegungsschätzung eingegrenzt<br />

werden kann. Des weiteren können größere Entfernungen von Merkmalen<br />

verfolgt werden, was im direkten Modus früher zu Schwierigkeiten führt.<br />

5. Erweiterung des HR-Gitters<br />

Für die NI diskrete LR-Bildern um das Basisbild herum werden nun von Stel-<br />

len sicher georteter Verschiebung die nächstliegenden Intensitäten an die bewe-<br />

gungsinvertierten Positionen als Stützstellen in das HR-Gitter eingebracht. Die

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