Convex Relaxation Methods for Image Segmentation and Stereo Reconstruction
Übersetzter Titel:
Konvexe Relaxationsmethoden zur Bildsegmentierung und Stereorekonstruktion
Autor:
Klodt, Maria
Jahr:
2014
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Informatik
Betreuer:
Cremers, Daniel (Prof. Dr.)
Gutachter:
Cremers, Daniel (Prof. Dr.); Förstner, Wolfgang (Prof. Dr. Dr. h.c. mult.); Menze, Bjoern (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
Kurzfassung:
The thesis presents advances in several important fields of computer vision: image segmentation, object tracking, stereo reconstruction for depth map estimation and full 3D multi-view reconstruction. In this thesis, the basic method applied to these fields is convex relaxation. Convex relaxation methods allow for global optimization of numerous energy functionals and hence are a step towards less user input and more automation.
Übersetzte Kurzfassung:
Die Arbeit präsentiert Fortschritte in mehreren wichtigen Bereichen der Computer Vision: Bildsegmentierung, Objektverfolgung, Stereorekonstruktion für die Schätzung von Tiefenkarten und 3D-Rekonstruktion aus Mehrfachansichten. Die grundlegende in dieser Arbeit verwendete Methode ist konvexe Relaxation. Konvexe Relaxierungsmethoden ermöglichen globale Optimierung zahlreicher Energiefunktionale und sind somit ein Schritt in Richtung weniger Benutzereingaben und mehr Automatisierung.