Zusammenfassung
Dieser Beitrag beschreibt ein mehrstufiges Verfahren zur Schätzung der Eigenbewegung eines Kraftfahrzeugs unter Verwendung von monokularen Bildsequenzen. Die vorgestellten Methoden basieren auf einem planaren Weltmodell, welches für Verkehrsszenen mit gewissen Einschränkungen durchaus realistisch ist; der Einfluß von Abweichungen von diesem Modell läßt sich durch die Verwendung robuster Schätzverfahren deutlich reduzieren. Im vorgestellten Ansatz wird bei der Bestimmung der Verschiebungsvektoren zwischen zwei Bildern ein erweiterter Blockmatching-Ansatz verwendet, der eine gleichzeitige Verarbeitung von linien- und punktartigen Bildstrukturen ermöglicht. Weiterhin wird gezeigt, wie die Methodik der robusten Schätzung systematisch mit dem Konzept der Kovarianz- Propagation kombiniert werden kann, um eine quantitative Angabe der Schätzgenauigkeit zu liefern. Eine beträchtliche Stabilisierung der geschätzten Bewegung sparameter wird schließlich durch die Integration von Vorwissen über typische Bewegungen im Sinne einer Bayesschen Schätzung erreicht.
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Feiden, D., Mühlich, M., Mester, R. (1999). Robuste Bewegungsschätzung in planaren Welten aus monokularen Bildsequenzen. In: Förstner, W., Buhmann, J.M., Faber, A., Faber, P. (eds) Mustererkennung 1999. Informatik aktuell. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-60243-6_34
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