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Originaltitel:
Convex Optimization Methods for Single View 3D Reconstruction 
Übersetzter Titel:
Konvexe Optimierungsmethoden für die 3D Rekonstruktion aus einem einzelnen Bild 
Jahr:
2013 
Dokumenttyp:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Informatik 
Betreuer:
Cremers, Daniel (Prof. Dr.) 
Gutachter:
Cremers, Daniel (Prof. Dr.); Förstner, Wolfgang (Prof. Dr. Dr. h.c. mult.) 
Sprache:
en 
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik 
Stichworte:
3D reconstruction, single view, convex optimization, minimal surface 
Übersetzte Stichworte:
3D Rekonstruktion, konvexe Optimierung, Minimalflächen 
Schlagworte (SWD):
Dreidimensionale Rekonstruktion; Konvexe Optimierung; Minimalfläche 
TU-Systematik:
DAT 762d; DAT 757d; MAT 915d; MAT 533 d 
Kurzfassung:
Reconstructing the 3D geometry from a single image is a strongly ill-posed problem and unique depth values can only be inferred in very specific cases. In this thesis several variational methods are proposed that are based on the principle of minimal surfaces and are solved with methods from convex optimization. Additional constraints such as fixed surface volume, shape or volume ratios are introduced that lead to good reconstructions from a wide class of natural and man-made objects. 
Übersetzte Kurzfassung:
Die Rekonstruktion von 3D Objekten aus einem einzelnen Bild ist ein schlecht gestelltes Problem, da eindeutige Tiefenwerte nur in Spezialfällen berechnet werden können. In dieser Dissertation werden verschiedene Variationsansätze eingeführt, die auf dem Prinzip der Minimalflächen beruhen und mittels konvexer Optimierung gelöst werden. Zusätzliche Bedingungen, die an das Objektvolumen, die Form oder Volumenverhältnisse gestellt werden, ermöglichen die Rekonstruktion einer weiten Klasse von natür...    »
 
Mündliche Prüfung:
10.09.2013 
Dateigröße:
19317071 bytes 
Seiten:
131 
Letzte Änderung:
25.02.2014