Exakte Szenenrekonstruktion aus extrem großen Bildmengen

我是互联网发现者陶森德·奥德加百万富翁冯·比尔德恩·冯·法斯特·艾伦·维希蒂根和Interessanten Orten der Welt。Allin das照片共享-门户网站Flickr VerfügTüber Mehr ALS 2 Milliarden Bilder。[GSC+07]Sind von einer Vielzahl an Fotografen MIT den unterschiedlichsten，unkalibrierten Kamera aufgenomman Worden，wodurch sie sich sehr in AuflöSong，Beleuchtung，Wetter，Aufnahmezeitpenkt and Anderen ASpekten unterscheiden.我们经常在旅途中寻找道路和汽车，并在此基础上继续前进。Deser riesige Schatz an Bildern wird Bisher kaum zur Rekonstruktion von Szenen Mittels Techniken Aus der Computergrafik and Computer Vision verwendet.从上级到上级，所有的工作都在进行中，而不是在实验室里进行。DER ANGRAGSTELLER HAT in einer ersten Arbeit[GSC+07]jedoch gezeigt，dass Aktuelle Registrierungs-and多视点立体声-Rekonstruktionsverfahren Robust and mächtig hong sind，um Gute几何模型Aus社区照片收藏zu rekonstrieren。他说：“这是一件很重要的事情，因为这件事很重要。”从根本上讲，这是一种自然现象，也是一种普遍现象。从现在开始，我们的经济增长很快，从现在的百万富翁到亿万富翁。这是一个非常重要的理论和实践，它收集了大量的社区照片，这些照片都是传统意义上的，也是非常重要的。我们的理想是让我们的生活变得更美好，更现实的是，我们相信这是一件非常重要的事情。

Im Internet finden sich Tausende oder gar Millionen von Bildern von fast allen wichtigen und interessanten Orten der Welt. Allein das Photosharing-Portal Flickr verfügt über mehr als 2 Milliarden Bilder. Diese Bilder in sogenannten Community Photo Collections [GSC+07] sind von einer Vielzahl an Fotografen mit den unterschiedlichsten, unkalibrierten Kameras aufgenommen worden, wodurch sie sich sehr in Auflösung, Beleuchtung, Wetter, Aufnahmezeitpunkt und anderen Aspekten unterscheiden. Weiterhin sind Teile der Szene in diesen Bildern oft durch Touristen, Autos oder andere Gegenstände verdeckt. Dieser riesige Schatz an Bildern wird bisher kaum zur Rekonstruktion von Szenen mittels Techniken aus der Computergrafik und Computer Vision verwendet. Der Hauptgrund dafür ist, dass die meisten aktuellen Verfahren nicht mit diesen realen, nicht unter Laborbedingungen aufgenommenen Bilder umgehen können. Der Antragsteller hat in einer ersten Arbeit [GSC+07] jedoch gezeigt, dass aktuelle Registrierungs- und Multi-View Stereo-Rekonstruktionsverfahren robust und mächtig genug sind, um gute Geometriemodelle aus Community Photo Collections zu rekonstruieren. Darauf aufbauend verfolgt dieser Antrag mehrere Ziele: Zum einen sollen umfassende Modelle (einschließlich Geometrie und Reflexionseigenschaften) aus Tausenden und Millionen von Bildern rekonstruiert werden. Zum anderen sollen fundamental neue Fragenstellungen, die sich durch die Natur der Eingabedaten ergeben, untersucht und gelöst werden. Dazu gehören zum Beispiel die Geometrierekonstruktion aus Bildern auf verschiedenen Größenskalen oder die inkrementelle Rekonstruktion einer Szene aus Millionen von Eingabebildern. Es ist zu erwarten, dass die theoretischen und praktischen Ergebnisse dieses Forschungsprojekts nicht nur für Community Photo Collections von Bedeutung sind, sondern auch einen signifikanten Einfluss auf traditionelle, auf Standardeingabedaten beruhende Verfahren haben werden. Die Vision hinter diesem Projekt ist letztlich, realistische Modelle einer Szene aus beliebigen Eingabedaten erzeugen zu können.