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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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Aufgabe Zwei Ausgangsbilder mittels Homographie-Matrix transformieren
Eingabebilder liegen schräg auf der jeweiligen Ebene Ausgabebilder werden auf Spielfeldkoordinaten transformiert
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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´
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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 = 0 Lösung: h = Nullraum von A (berechnen) umsortieren als Matrix
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Methode
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Umsetzung Verwendung der Efficient Java Matrix Library (EJML)
Homographie- Matrix
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Umsetzung Spielfeld mit allen erkennbaren Punkten
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Quellen 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 45860 E.Dubrofsky: Homography Estimation, B.Sc., Carleton University Image geometry and planar homography; YouTube: T. Langner, Selbstlokalisierung für humanoide Fußballroboter mittels Mono- und Stereovision, Berlin 2009
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