Inkrementelle Akquisition von 3D-Objektmodellen - Institut für ...

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IR-INI 2006–01, c○ 2006 Institut für Neuroinformatik, Ruhr-Universität Bochum, FRG 27 5.2 beschrieben einen korrespondierenden Bildpunkt im nachfolgenden Bild suchen. Zu jedem so getrackten Punkt wird die Ähnlichkeit der Bildpunkte in beiden Bildern verglichen (z.B. mit Gleichung (5.7)). Liegt sie unterhalb eines als Parameter festgesetzten Grenzwertes, wird der Punkt in den nachfolgenden Bilden nicht mehr weiterverfolgt. Da die Ähnlichkeit zu gering ist, müssen wir davon ausgehen, dass wir den Punkt, den wir eigentlich tracken wollen, verloren haben. Möglicherweise ist er im zweiten Bild nicht mehr zu sehen. Für die entfernten Punkte werden dann neue Punkte nach der Methode aus Abschnitt 5.1 ausgewählt. Ein Punkt kann dann üblicherweise über viele Bilder der Sequenz hinweg verfolgt werden. Wir erhalten dadurch eine große Anzahl an Punktkorrespondenzen, wir kennen also zu jedem Bildpunkt eine Anzahl von Bildpunkten in anderen Bildern, die denselben Punkt im Raum abbilden. 5.4 Umsetzung Das Tracking findet auf der in Kapitel 4 erzeugten segmentierten Bildsequenz statt. Alle Bilder der Sequenz sind in einer XML-Datei verzeichnet (siehe Abschnitt 4.3). Sie werden nun eingelesen, der Reihe nach durchlaufen und es wird, wie in Abschnitt 5.3 beschrieben, das Tracking auf ihnen durchgeführt. Es ensteht so eine große Menge von Punktkorrespondenzen zwischen den Bildern, die in geeigneten Datenstrukturen abgespeichert werden. Ein Auschnitt eines beispielhaften Ergebnisses ist auf der linken Seite in Abbildung 5.2 zu sehen.
28 IR-INI 2006–01, c○ 2006 Institut für Neuroinformatik, Ruhr-Universität Bochum, FRG Abbildung 5.2: Auf der linken Seite sind drei aufeinanderfolgende Bilder einer Sequenz mit den getrackten Punkten zu sehen. Die rechte Seite zeigt die Differenzbilder zum jeweils vorhergehenden Bild.
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