Event-based Depth Reconstruction Using Stereo Dynamic Vision Sensors

Everding, Lukas

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Original title:: Event-based Depth Reconstruction Using Stereo Dynamic Vision Sensors
Translated title:: Ereignisbasierte Tiefenrekonstruktion mittels Stereo-Dynamic-Vision-Sensoren
Author:: Everding, Lukas
Year:: 2018
Document type:: Dissertation
Faculty/School:: Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Advisor:: Conradt, Jörg (Prof. Dr.)
Referee:: Conradt, Jörg (Prof. Dr.); Burschka, Darius (Prof. Dr.)
Language:: en
Subject group:: ELT Elektrotechnik
Keywords:: Stereo vision, Event-based vision, Feature extraction
Translated keywords:: Stereoskopisches Sehen, Ereignisbasiertes Sehen, Merkmalidentifikation
TUM classification:: PSY 205d
Abstract:: In this thesis, different types of stereo matching algorithms for event-based vision sensors are developed and analysed. The algorithms are based on a) single-event matching, b) event-cloud alignment and c) feature extraction and matching. Analysis focusses on both accuracy as well as computational cost and suitability for real-time usage, and compares the results of the proposed methods with values published in current literature.
Translated abstract:: Diese Dissertation befasst sich mit der Entwicklung und Analyse von Algorithmen für ereignisbasiertes, stereoskopisches, maschinelles Sehen. Die Algorithmen basieren auf a) Einzelereignisabgleich, b) Ereigniswolkenangleichen und c) Merkmalidentifikation und -zuordnung. Die Auswertung konzentriert sich sowohl auf Genauigkeit der Tiefenschätzung als auch auf Eignung der jeweiligen Algorithmen für Echtzeitanwendungsfälle. Die Ergebnisse werden mit Werten in der Literatur verglichen.
WWW:: https://mediatum.ub.tum.de/?id=1445947
Date of submission:: 25.06.2018
Oral examination:: 14.11.2018
File size:: 11635998 bytes
Pages:: 108
Urn (citeable URL):: https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20181114-1445947-1-8
Last change:: 18.02.2019
BibTeX