TNT logo LUH TNT
Masterarbeit, Diplomarbeit, Hiwitätigkeit:

Erzeugung großer Mosaike aus Luftbildern

Im Rahmen des Projekts Region of Interest based Coding

Beschreibung

For the generation of overview panoramic images from aerial surveillance videos, registered video frames are stitched to- gether. Assuming a planar landscape, feature points can be detected and used to estimate a homography. However, if the features are affected by radial distortion, their mapping depends on their position within the frame and the resulting homography becomes inaccurate. As a result, the length of aerial panorama images is typically restricted to several hun- dred frames. To overcome this issue, we derive a model for the joint estimation of several homographies and one constant radial distortion. Due to the computational complexity of the solution, we propose a fast, iterative algorithm. Based on ge- ometrical constraints, we regularize the projection of a jointly estimated picture group. We present panorama images from uncalibrated aerial videos with more than 1500 frames. Für die Erstellung von Übersichtspanoramabildern (Mosaiken) aus Luftbildvideosequenzen, die Einzelbilder registriert und zusammengesetzt. Unter Annahme einer planaren Landschaft werden detektierte Featurepunkte mit einem KLT-Tracker über mehrere Bilder verfolgt. Mittels RANSAC wird daraus für jedes Bildpaar eine Homographie (projektive Transformation) geschätzt. Unter Zuhilfenahme der geschätzten Homographien können die Bilder in ein gemeinsames Koordinatensystem überführt werden und als Panoramabild dargestellt werden.

Für verzerrte Bilder, wie sie typischerweise für Luftbildvideos vorliegen, wird die Homographieschätzung allerdings inakkurat und scheitert bereits nach wenigen 100 Bildern (Abb. 1).

Mosaiking mit verzerrten Eingangsbildern
Abbildung 1: Das Mosaiking mit verzerrten Eingangsbildern scheitert schon nach wenigen 100 Bildern


Als ein wesentlicher Faktor hat sich die Radialverzerrung herausgestellt. Deshalb wurde am TNT ein System zur automatischen, adaptiven Radialverzerrungskorrektur entwickelt, welches anhand geometrischer Beschränkungen eine geeignete Projektion schätzt und gegebenenfalls eine automatische Bildentzerrung durchführt (Abb. 2). Mit Hilfe dieses Systems können bereits Panoramen aus mehr als 1500 Bildern erstellt werden (Abb. 3).

Mosaiking mit Autokorrektur
Abbildung 2: Mosaiking mit automatischer (in-loop) Korrektur liefert entzerrte Panoramen, gleiches Beispiel wie in Abb. 1, hier mit In-Loop-Verzerrungskorrektur
Panoramabild über mehr als 1500 Bilder
Abbildung 3: Komplettes Panorama einer Sequenz mit mehr als 1500 Bildern


Im Rahmen dieser Arbeit soll das Verfahren zur Erstellung extrem langer Panoramabilder (Mosaike) aus Luftbildvideosequenzen weiter charkterisiert und verbessert werden.
Software ist teilweise bereits vorhanden und soll als Grundlage der Arbeit verwendet werden.

Voraussetzungen

Kenntnisse in C/C++ sind notwendig, da bereits vorhandene Software in diesen Programmiersprachen vorliegt.
Weiterführende Informationen und Vorarbeiten können in der Publikation "In-loop Radial Distortion Compensation for Long-term Mosaicking of Aerial Videos" (siehe Mitarbeiterseite von Holger Meuel) gefunden werden.
Einarbeitung als Hiwi nach Absprache möglich,

Ansprechpartner: Holger Meuel