- 1 Zusammenfassung
- 2 Semantik
- 2.1 Aufgabenstellung
- 2.2 Aufbau eines 3-D-Modells des Campus Koblenz
- 2.3 Semantische Annotation an das 3-D-Modell
- 2.4 Aufbau einer semantischen Bilddatenbank
- 2.5 Evaluationen mit Hilfe der semantischen Bilddatenbank
- 3 Elementare markante Merkmale
- 3.1 Detektion von Geraden
- 3.2 Verschmelzung räumlich naher und ähnlicher CSC-Segmente
- 3.3 Farb-Texturanalyse auf Fassadenkandidaten
- 3.4 Texturanalyse zur Detektion wilder Strukturen
- 3.5 Analyse von SIFT-Merkmalen
- 4 Höhere markante Merkmale
- 4.1 Gruppierungen auf SIFT-Merkmalen
- 4.2 Himmelsdetektion
- 4.3 Berechnung von Fluchtpunkten und Fluchtlinien
- 4.4 Blueprint-Rekonstruktion
- 5 Elementare markante Merkmale aus höheren markanten Merkmalen
- 5.1 Orte für Punktmerkmale aus semantischem Wissen
- 6 Matching
- 6.1 Allgemeines
- 6.2 Matching von Horizontlinien
- 6.3 Matching von SIFT-Merkmalsgruppen
- 6.4 Matching markanter Geraden
- 6.5 Detektion von Fassaden
- 6.6 Erweiterungen von SIFT-Merkmalen
- 7 Modellgenerierung
- 7.1 Semiautomatische Modellierung
- 7.2 Automatische Erzeugung von CG-Modellen
- 7.3 3-D Laserscanner zur Rekonstruktion
- 7.4 Inpainting
- 8 Pose-Rückrechnung
- 8.1 Relative Pose
- 8.2 Absolute Pose
- 8.3 Absolute Pose durch Lineare Kalibrierung
- 8.4 Alternative Verfahren zur Bestimmung der absoluten Pose aus Punktkorrespondenzen
- 8.5 Vergleich der Rauschsensitivität der Verfahren
- 8.6 Absolute Pose aus Linien
- Pose-Tracking Forschungsbericht, Fachbereich Informatik, Nr. 17/20099 Matching
- 9.1 Wissensbas. Graphmatching von Segmentierungsergebnissen
- 10 Laufende Qualifikationsarbeiten
- 10.1 Pose-Schätzung
- 11 Gemeinsame Arbeiten
- 12 Modell Schemata - Anforderungen an Sprache, Modell, Werkzeuge
- 13 Automatisierung der Modellgenerierung durch Matching markanter Eckpunkte
- 14 Glossar der Bildverarbeitung
- A Technische Umsetzungsdetails der automatischen Erzeugung von CG-Modellen
- B Rauschverhalten der untersuchten Verfahren zur Posebestimm
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