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Fusion von Spektralbildserien
Typ:

Diplomarbeit

Links:
Betreuer:

Dipl.-Inform. Ioana Gheta

Status:

abgeschlossen

Abgabedatum:

Juli 2007

Forschungsprojekt:

Kamera-Array

Kameras zur Bildgewinnung werden immer günstiger, gleichzeitig steigt die für die Bildauswertung zur Verfügung stehende Rechenkapazität. In der Folge bietet sich die Möglichkeit, Kamera-Arrays anstelle einzelner Kameras zum Bildeinzug zu verwenden. Dabei besteht die Erwartung, dass ein Sensorsystem, das sich auf mehrere Kameras stützt, durch die breitere Datenbasis eine höhere Leistung erzielen kann als ein klassisches Ein-Kamera-System. Ein Beispiel ist die Gewinnung von Spektralinformation, indem die Kameras im verschiedenen Wellenlängebereiche messen.

Am Lehrstuhl für Interaktive Echtzeitsysteme wird in Kooperation mit dem Fraunhofer IITB ein System entwickelt, das mit neun Kameras in Form  einer 3x3-Matrix arbeitet. Die Kameras werden mit Interferenzfiltern, die den Bereich 400-900 μm abdecken, ausgestattet. Die in de aufgenommene Bildern verteilt vorhandene Spektrainformation, über die Szene soll zu einen kompakte Ergebnis fusioniert werden.

Im Rahmen dieser Diplomarbeit soll ein Verfahren zur Fusion der Spektralaufnahmen entwickelt und implementiert werden. Im Einzelnen umfasst die Arbeit folgende Schritte:

  • Bildaufnahme: Es sollen Spektralbildserien aufgenommen werden, indem eine sinnvolle Anordnung der Interferenzfilter gefunden werden soll.
  • Auswertung der Bildserie: Da die Kameras sich in verschieden Positionen befinden, müssen die Stereodiparitäten in den Spektralbildern detektiert und ausgewertet werden.
  • Fusion der Spektralserie: Entwicklung von Verfahren zur Fusion der Spektralserie und Darstellung des Fusionsergebnisses.

Sämtliche Verfahren sind zu implementieren, in ein vorhandenes Softwaresystem zu integrieren und durch Testaufnahmen zu validieren. Über die Ergebnisse der Arbeit ist in einem Vortrag im Rahmen des Seminars am Lehrstuhl für Interaktive Echtzeitsysteme zu berichten.

Arbeitsausrichtung: theoretisch, algorithmisch