Variationsansätze zur Bewegungsschätzung: Präzise Modellierung und Effiziente Numerik

Abstract

Die Schätzung von Bewegungsinformation aus Bildfolgen ist eines der zentralen Probleme des Maschinensehens. In diesem Zusammenhang spielen Variationsansätze eine große Rolle, die eine vollständige und genaue Bestimmung des Verschiebungsfelds zwischen aufeinander folgenden Bildern einer Bildfolge ermöglichen. In der hier zusammengefassten Dissertation [Bru06] werden in zweierlei Hinsicht wichtige Beiträge auf dem Gebiet der Bewegungsanalyse geleistet: (i) Zum einen wird ein systematischer Rahmen zur Entwicklung hochgenauer Variationsansätze vorgestellt. Dieses erlaubt den Entwurf der zur Zeit präzisesten Schätzverfahren in der gesamten Literatur. (ii) Zum anderen wird ein allgemeiner Ansatz zur Konstruktion hochper- formanter Mehrgitteralgorithmen präsentiert. Dieser ermöglicht die Berechnung der Ergebnisse in Echtzeit und macht damit erstmals diese äußerst präzisen Variationsansätze praktisch einsetzbar. Experimente zur Evaluation der Qualität und der Effizienz belegen die Überlegenheit der entwickelten Schätzverfahren.