Disparitätsschätzung von mehrflächigen Objekten mit Reflexionen

Beschreibung

Die Disparitätsschätzung spielt eine zentrale Rolle in der Computer Vision, insbesondere für die Tiefenwahrnehmung und 3D-Rekonstruktion. Während neuronale Netze in diesem Bereich bemerkenswerte Leistungen erzielt haben, stoßen sie bei glatten und strukturlosen Oberflächen wie Kunststoffen an ihre Grenzen. Um dieses Problem zu adressieren, wurde der nicht-neuronale Disparitätsschätzungsalgorithmus SRDE (Specular Reflection Disparity Estimation) entwickelt. Dieser nutzt die spiegelnden Reflexionen, die glatte Oberflächen häufig aufweisen.

Voraussetzungen

Vorausgesetzt werden sehr gute Kenntnisse der Vorlesung „Image, Video, and Multidimensional Signal Processing“, exzellente Programmierkenntnisse in Python, sowie ein sehr gutes mathematisches Verständnis