This dissertation deals with dense stereo matching of optical image data, in particular improving the accuracy of the well-established Semi-Global Matching (SGM) algorithm through different machine learning techniques. With a main focus on remote sensing data, three different algorithms are developed that improve the matching cost through self-supervised learning, optimize SGM regularization through classification, and provide efficient depth estimation through a pyramid-based end-to-end trainable deep learning network, which is particularly suitable for scenes with large height differences.      «

This dissertation deals with dense stereo matching of optical image data, in particular improving the accuracy of the well-established Semi-Global Matching (SGM) algorithm through different machine learning techniques. With a main focus on remote sensing data, three different algorithms are developed that improve the matching cost through self-supervised learning, optimize SGM regularization through classification, and provide efficient depth estimation through a pyramid-based end-to-end trainab...     »

Die Dissertation beschäftigt sich mit dichtem Stereomatching von optischen Bilddaten, insbesondere der Verbesserung der Genauigkeit des bewährten Semi-Global Matching (SGM) Algorithmus durch unterschiedliche Verfahren des maschinellen Lernens. Mit einem Hauptaugenmerk auf Fernerkundungsdaten werden drei unterschiedliche Algorithmen entwickelt, welche die Matching-Kosten durch selbstüberwachtes Lernen verbessern, die SGM-Regularisierung durch Klassifikation optimieren und eine effiziente Tiefenschätzung durch ein pyramidenbasiertes end-to-end trainierbares Deep Learning Netzwerk, welches sich insbesondere für Fernerkundungsdaten mit großen Höhenunterschieden eignet.     «

Die Dissertation beschäftigt sich mit dichtem Stereomatching von optischen Bilddaten, insbesondere der Verbesserung der Genauigkeit des bewährten Semi-Global Matching (SGM) Algorithmus durch unterschiedliche Verfahren des maschinellen Lernens. Mit einem Hauptaugenmerk auf Fernerkundungsdaten werden drei unterschiedliche Algorithmen entwickelt, welche die Matching-Kosten durch selbstüberwachtes Lernen verbessern, die SGM-Regularisierung durch Klassifikation optimieren und eine effiziente Tiefensc...     »