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Digitale Bildverarbeitung Gruppe 3: Rektifizierung/ perspektivische Entzerrung über Homographie-Matrix Lea Schorling, Samuel Rau, Mario Reyes Napoles.

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Präsentation zum Thema: "Digitale Bildverarbeitung Gruppe 3: Rektifizierung/ perspektivische Entzerrung über Homographie-Matrix Lea Schorling, Samuel Rau, Mario Reyes Napoles."—  Präsentation transkript:

1 Digitale Bildverarbeitung Gruppe 3: Rektifizierung/ perspektivische Entzerrung über Homographie-Matrix Lea Schorling, Samuel Rau, Mario Reyes Napoles

2 Aufgabe  Zwei Ausgangsbilder mittels Homographie-Matrix transformieren  Eingabebilder liegen schräg auf der jeweiligen Ebene  Ausgabebilder werden auf Spielfeldkoordinaten transformiert

3 Idee aus der Literatur (Homographie) Rektifizierung erzeugt durch lineare Transformation Homographie skaliert, rotiert und transformiert mindestens vier Punktkorrespondenzen nötig Homographie hat acht Freiheitsgrade zur Transformation in inhomogene Punkte umwandeln Y= Y´/Z´

4 Methode Berechnung der Homographie-Matrix Quelle[1] Alles auf rechte Seite bringen und als Matrix-Multiplikation schreiben. Jeweils 2 Zeilen pro Punktkorrespondenz. Problem: A*h = 0Lösung: h = Nullraum von A (berechnen) umsortieren als Matrix

5 Methode

6 Umsetzung  Verwendung der Efficient Java Matrix Library (EJML)  Homographie- Matrix

7  Spielfeld mit allen erkennbaren Punkten Umsetzung

8 Quellen 1. S. Malik, G. Roth, C. McDonald, Robust Corner Tracking for Real-Time Augmented Reality, published in Vision Interface 2002 pp , Calgary, Alberta, Canada, May 2002, NRC E.Dubrofsky: Homography Estimation, B.Sc., Carleton University 3. Image geometry and planar homography; YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=fVJeJMWZcq8 https://www.youtube.com/watch?v=fVJeJMWZcq8 4. T. Langner, Selbstlokalisierung für humanoide Fußballroboter mittels Mono- und Stereovision, Berlin 2009


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