Ergänzung fehlender Informationen bei der Erstellung von 3D-Modellen durch Inferenz in einem Markov-Zufallsfeld

通过马尔可夫随机场中的推理来完成创建 3D 模型时缺失的信息

基本信息

项目摘要

Die Erfassung realer 3D Umgebungen in hoher Qualität ist mit komplizierten Problemen verbunden. So sind aufgrund der geometrischen Komplexität und der eingeschränkten Sensorplatzierungsmöglichkeiten oft Teile der Szene in allen Ansichten verdeckt. Werden verschiedene Sensoren wie Kameras und Laserscanner verwendet, so stellt sich das Problem unterschiedlicher Abtastraten. Weiterhin werden für manche Teile der Szene nur Daten einer Modalität vorliegen. So hat die Datenfusion zur Herstellung eines konsistenten Modells auch die Ergänzung fehlender Informationen zu bewerkstelligen. Das Forschungsvorhaben will diese Probleme auf grundlegende Art im Sensorraum lösen. Dazu soll dieser durch ein Markov-Zufallsfeld modelliert werden, das die Fusionierung verschiedener Datenquellen, die Ergänzung unvollst¨andig abgetasteter Modelle und die Erzeugung virtueller Ansichten erlaubt. Um verschiedene denkbare Kombinationen von Sensoren und Aufnahmestrategien abzudecken, ist hierbei maximale Flexibilit¨at gefragt. Der Einsatz des nichtparametrischen Belief-Propagation Algorithmus, der die Beschreibung auch multimodaler Wahrscheinlichkeitsdichten und nichtlinearer zeitlicher und räumlicher Zusammenhänge erlaubt soll uns diesem Ziel näher bringen.
这是一部真正的3D电影,在他看来,这是一部真正意义上的电影。因此,在Allen Ansichten Verdeckt中,Sind aufgrund der geometrischen Komplexität and der eingeschränkten Sensorplzierungsmöglichkeiten oft Teile der Szene。Werden Verschiedene Sensoren Wie Kamera和LaserScanner都是我们的客户,所以这是一个无法解决的问题。这是一种新的生活方式,也是一种生活方式。因此,什么是数据融合Zur Herstellung eines konsistenten MODELS AUH DIZH DERGENZNZONG FEHLISHLING INFORMATationen ZU BEWERKSTELLIGEN。在L看来,这是一件很难解决的问题。在马尔科夫-祖福尔斯菲尔德模型中的大足唯一的柴油,它是融合的Verschiedener Datenquellen,它是世界上最好的模型,也是最好的选择。最大的灵活性和最大的灵活性。这是一种信仰传播算法,它是一种多模制式的多模系统,具有更高的效率和更高的效率。

项目成果

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Professor Dr.-Ing. Wolfgang Straßer (†)其他文献

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