Fraunhofer-Gesellschaft

Publica

Hier finden Sie wissenschaftliche Publikationen aus den Fraunhofer-Instituten.

Bestimmung von Position und Orientierung einer Videokamera für eine Outdoor Augmented Reality Anwendung

 
: Werner, A.
: Romberg, D.; Strauß, S.; Kretschmer, U.

Anhalt, 2003, 132 S.
Anhalt, FH, Dipl.-Arb., 2003
Deutsch
Diplomarbeit
Fraunhofer IGD ()
augmented reality; tracking; digital image processing

Abstract
Für Outdoor Augmented Reality Anwendungen ist es notwendig, die Position und Orientierung einer Person zu bestimmen. In dieser Arbeit wird ein Videotracking-Verfahren vorgeschlagen, welches die absolute Orientierung der Videokamera aus zwei Bildern berechnet. Als Grundlage dient dabei die Epipolar Geometrie, dessen geometrische Beziehungen in der Essentiellen Matrix zusammengefasst werden. Aus der Essentiellen Matrix wird die relative Orientierung ermittelt, die wiederum zur Berechnung der absoluten Orientierung der Videokamera benötigt wird. Für die Bestimmung der Epipolar Geometrie aus den Punktkorrespondenzen der beiden Bilder können verschiedene Verfahren verwendet werden. Diese Verfahren sollen eine robuste Berechnung ermöglichen. Die in dieser Arbeit untersuchten Verfahren sind: das Least Squares Verfahren, ein nicht lineares LS-Verfahren, der M-Estimator, ein gradientenbasierter M-Estimator sowie das Least Median of Squares Verfahren. Dabei wird vor allem die Rauschanfälligkeit und die Rotationsabhängigkeit zwischen beiden Bildebenen untersucht.

 

Determination of Position and Orientation of a Video Camera for an Outdoor Augmented Reality Application. The determination of position and orientation of a person is necessary for outdoor Augmented Reality applications. This paper describes a videotracking algorithm for calculating the absolute orientation of a video camera. Basis of the calculation is the epipolar geometry between two images. The essential matrix contains all geometrical information of the epipolar geometry and will be used for determining the relative orientation. The absolute orientation of the video camera results from the relative orientation. The calculation of relative orientation should be as robust as possible. This paper compares and rates different methods. These methods are: Least Squares algorithm, non-linear LS-algorithm, M-Estimator, Gradient-based M-Estimator and Least Median of Squares method. Principal comparisons and ratings are done in the case of Gaussian noise, as well as dependence of rotation between both image planes.

: http://publica.fraunhofer.de/dokumente/N-15886.html