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Originaltitel:
Convex Variational Methods for Single-View and Space-Time Multi-View Reconstruction 
Übersetzter Titel:
Konvexe Variationsmethoden zur 3D Rekonstruktion aus einem einzelnen Bild und zur räumlich-zeitlichen 3D Rekonstruktion von Bildsequenzen mehrerer Kameras 
Jahr:
2015 
Dokumenttyp:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Informatik 
Betreuer:
Cremers, Daniel (Prof. Dr.) 
Gutachter:
Cremers, Daniel (Prof. Dr.); Pollefeys, Marc (Prof. Dr.) 
Sprache:
en 
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik 
Stichworte:
single-view reconstruction, spatio-temporal multi-view reconstruction, minimal surfaces, convex optimization, shape priors, volume priors, connectivity constraints 
Übersetzte Stichworte:
Einzelbildrekonstruktion, räumlich-zeitliche Rekonstruktion, Minimalflächen, konvexe Optimierung, Gestaltannahmen, Volumenannahmen, Konnektivitätsbedingungen 
TU-Systematik:
DAT 760d; DAT 770d 
Kurzfassung:
This thesis investigates two special cases of 3D reconstruction: The reconstruction from only a single input image and the reconstruction over time from multiple-view image sequences. For both cases we propose several convex variational reconstruction methods that compute a minimal surface which best explains the input data and suitable priors. Each of these methods pushed the state of the art in one or several aspects. 
Übersetzte Kurzfassung:
Diese Arbeit untersucht zwei Spezialfälle der 3D Rekonstruktion: Die Rekonstruktion von einem einzigen Eingabebild, sowie die räumlich-zeitliche Rekonstruktion anhand von Bildsequenzen mehrerer Kameras. Für beide Fälle schlagen wir mehrere konvexe, variationelle Rekonstruktionsmethoden vor, die mit geeigneten Modellannahmen eine Minimalfläche berechnen, welche die Eingabedaten am besten erklärt. Jede einzelne dieser Methoden hat den Stand der Technik in einem oder mehreren Aspekten vorangebracht...    »
 
Mündliche Prüfung:
19.03.2015 
Dateigröße:
18054830 bytes 
Seiten:
186 
Letzte Änderung:
22.09.2015